(57)【要約】【課題】放射線撮影部の故障に関して高い精度で予測することができる情報処理装置、学習装置、及び、プログラムを提供する。【解決手段】コンソール１２は、画像処理部６１、欠陥画素マップデータ取得部６２、故障条件推定部６３、報知部６４、表示部６５を備える。欠陥画素マップデータ取得部６２は、放射線撮影部が出力した欠陥画素マップデータを取得する。故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータ取得部６２が取得した欠陥画素マップデータを入力して放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を推定する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影部を構成する複数の画素のうち欠陥を有する欠陥画素の位置情報を示す欠陥画素マップデータを取得する欠陥画素マップデータ取得部と、
前記欠陥画素マップデータの入力により、前記放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を出力する学習済みモデルを用いて、前記放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を推定する故障条件推定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記故障条件推定部により推定した前記故障確率又は故障時使用状況に応じた閾値を設定し、前記閾値を超えた場合、報知する報知部を備えた請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記欠陥画素マップデータ取得部は、前記放射線撮影部から出力されたキャリブレーション画像を前記欠陥画素マップデータとして取得する請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記故障確率は、予め設定された時間内に前記放射線撮影部が故障する確率である請求項１ないし３のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記故障時使用状況は、前記放射線撮影部が故障するまでの時間、前記放射線撮影部が故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでに前記放射線撮影部に印加する高電圧の印可回数である請求項１ないし４のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項６】
放射線撮影部を構成する複数の画素のうち欠陥を有する欠陥画素の位置情報を示す欠陥画素マップデータと、前記放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況の記録値とを対応付けた学習データを取得する学習データ取得部と、
前記欠陥画素マップデータから評価関数を用いて前記故障確率又は前記故障時使用状況の評価値を算出する学習部と、
前記学習データを取得した場合に、前記学習部が前記評価関数を用いて算出した前記故障確率又は前記故障時使用状況の評価値と、前記学習データにおける前記故障確率又は前記故障時使用状況の前記記録値との誤差を用いて前記評価関数を更新する評価関数更新部とを備え、
前記学習部は、前記評価関数更新部により更新した前記評価関数を用いる学習装置。
【請求項７】
前記故障確率は、予め設定された時間内に前記放射線撮影部が故障する確率である請求項６記載の学習装置。
【請求項８】
前記故障時使用状況は、前記放射線撮影部の使用開始から故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでに前記放射線撮影部に印加する高電圧の印可回数である請求項６又は７記載の学習装置。
【請求項９】
前記学習データは、前記欠陥画素マップデータの取得後から前記放射線撮影部が故障するまでの撮影枚数、前記欠陥画素マップデータの取得後から前記放射線撮影部が故障するまでの時間、又は前記放射線撮影部の一定時間当たりの撮影頻度のうちいずれか１つと、前記欠陥画素マップデータと、前記放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況の記録値とを対応付けた請求項６ないし８のいずれか１項記載の学習装置。
【請求項１０】
放射線撮影部を構成する複数の画素のうち欠陥を有する欠陥画素の位置情報を示す欠陥画素マップデータを取得する欠陥画素マップデータ取得部、を備える情報処理装置を駆動するプログラムであって、
前記欠陥画素マップデータの入力により、前記放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を出力する学習済みモデルを用いて、前記放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を推定するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線等の放射線を用いて撮影した放射線画像を用いる情報処理装置、学習装置、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マンモグラフィ装置等、放射線を用いて被検者を撮影する放射線撮影装置が知られている。放射線撮影装置は、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）等の放射線撮影部を備える。ＦＰＤは、放射線の入射線量に応じた信号電荷を蓄積する複数の画素が配列されている撮像領域を有する。
【０００３】
ＦＰＤを構成する画素には、欠陥が生じている画素（欠陥画素）が存在する。欠陥画素では、適正な信号電荷を得ることができないため、欠陥画素補正を行なう必要がある。この欠陥画素補正は、ＦＰＤの欠陥画素の位置情報を検出しておき、放射線画像を表示する際に、欠陥画素周辺の画素における画像データを利用して欠陥画素を補正することで行なわれる。
【０００４】
一方、特許文献１には、欠陥画素の位置情報から、ＦＰＤを用いた放射線撮影部の寿命を予測する方法が記載されている。具体的には、先ず、画素欠陥のサイズ（画素数）を算出し、欠陥情報テーブルに登録する。そして、時系列に登録された欠陥情報テーブルから画素欠陥の変化特性（例えば直線の方程式）を演算にて求め、この変化特性に基づいて画素欠陥の上限値（放射線撮影部の交換が必要な画素欠陥のサイズ）となる時点を寿命として算出する。なお、この特許文献１で算出する画素欠陥のサイズとは、１画素分の欠陥画素（原始欠陥画素）が発生した場合、画素欠陥のサイズが１で、その後時間の経過とともに、この原始欠陥画素に隣接する画素が欠陥となって画素の個数が加算されていき、その加算値を画素欠陥のサイズとして認定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−７２４１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、実際の放射線撮影部における劣化の過程は、画素欠陥のサイズという１つのパラメータだけではなく、欠陥画素の密度や個数といった複数の要因から変化するものであるの対して、上記特許文献１では、放射線撮影装置の寿命予測において、時系列に登録された画素欠陥のサイズなどから画素欠陥の変化特性を求めているだけである。よって、上記特許文献１記載の方法では、放射線撮影部の故障に関する予測を高い精度で行うことができない。
【０００７】
本発明は、放射線撮影部の故障に関して高い精度で予測することができる情報処理装置、学習装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、欠陥画素マップデータ取得部と、故障条件推定部と、を備える。欠陥画素マップデータ取得部は、放射線撮影部を構成する複数の画素のうち欠陥を有する欠陥画素の位置情報を示す欠陥画素マップデータを取得する。故障条件推定部は、欠陥画素マップデータの入力により、放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を出力する学習済みモデルを用いて、放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を推定する。
【０００９】
故障条件推定部により推定した故障確率又は故障時使用状況に応じた閾値を設定し、閾値を超えた場合、報知する報知部を備えていることが好ましい。
【００１０】
欠陥画素マップデータ取得部は、放射線撮影部から出力されたキャリブレーション画像を欠陥画素マップデータとして取得することが好ましい。
【００１１】
故障確率は、予め設定された時間内に放射線撮影部が故障する確率であることが好ましい。
【００１２】
故障時使用状況は、放射線撮影部が故障するまでの時間、放射線撮影部が故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでに放射線撮影部に印加する高電圧の印可回数であることが好ましい。
【００１３】
本発明の学習装置は、学習データ取得部と、学習部と、評価関数更新部とを備え、学習部は、評価関数更新部により更新した評価関数を用いる。学習データ取得部は、放射線撮影部を構成する複数の画素のうち欠陥を有する欠陥画素の位置情報を示す欠陥画素マップデータと、放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況の記録値とを対応付けた学習データを取得する。学習部は、欠陥画素マップデータから評価関数を用いて故障確率又は故障時使用状況の評価値を算出する。評価関数更新部は、学習データを取得した場合に、学習部が評価関数を用いて算出した故障確率又は故障時使用状況の評価値と、学習データにおける故障確率又は故障時使用状況の記録値との誤差を用いて評価関数を更新する。
【００１４】
故障確率は、予め設定された時間内に放射線撮影部が故障する確率であることが好ましい。
【００１５】
故障時使用状況は、放射線撮影部の使用開始から故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでに放射線撮影部に印加する高電圧の印可回数であることが好ましい。
【００１６】
学習データは、欠陥画素マップデータの取得後から放射線撮影部が故障するまでの撮影枚数、欠陥画素マップデータの取得後から放射線撮影部が故障するまでの時間、又は放射線撮影部の一定時間当たりの撮影頻度のうちいずれか１つと、欠陥画素マップデータと、放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況の記録値とを対応付けている。
【００１７】
本発明のプログラムは、放射線撮影部を構成する複数の画素のうち欠陥を有する欠陥画素の位置情報を示す欠陥画素マップデータを取得する欠陥画素マップデータ取得部、を備える情報処理装置を駆動するプログラムであって、欠陥画素マップデータの入力により、放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を出力する学習済みモデルを用いて、放射線撮影部の故障確率又は故障時使用状況を推定する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、放射線撮影部の故障に関して高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】マンモグラフィ装置の構成を示す説明図である。
【図２】放射線撮影部の構成を示すブロック図である。
【図３】未故障状態（Ａ）及び故障状態（Ｂ）における欠陥画素マップデータを示す説明図である。
【図４】コンソールの構成を示すブロック図である。
【図５】故障条件推定部の説明図である。
【図６】マンモグラフィ装置の作用を示すフローチャートである。
【図７】故障条件推定部の学習をする学習装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１に示すように、放射線撮影装置の一例であるマンモグラフィ装置１０は、放射線であるＸ線を用いて被検者の乳房を撮影する装置本体１１と、装置本体１１を制御するコンソール１２と、を備える。これらは有線又は無線により接続しており、必要に応じて相互にデータ及び制御信号等を送受信する。
【００２１】
装置本体１１は、支柱３１、Ｘ線発生部３２、撮影台３３、圧迫板３６、及び、昇降部３７等を備える。また、Ｘ線発生部３２及び撮影台３３は一体化されており、装置本体１１において被検者に合わせた位置調整をする可動部４０を構成する。
【００２２】
Ｘ線発生部３２は、少なくともＸ線を発生するＸ線管を含む。このため、マンモグラフィ装置１０において、Ｘ線発生部３２は、放射線（Ｘ線）を発生する放射線発生部である。また、Ｘ線発生部３２は、Ｘ線管にＸ線を発生するための高電圧を供給する高電圧回路を含むことができる。すなわち、Ｘ線発生部３２は、いわゆるモノタンクにより構成できる。
【００２３】
撮影台３３は乳房を配置するステージであり、撮影時には圧迫板３６を用いて乳房を挟持する。また、撮影台３３は、被検者の乳房を、放射線（Ｘ線）を用いて撮影する放射線撮影部を構成する。撮影台３３は、放射線撮影部として、例えば、放射線を用いて乳房を撮影するＦＰＤ４１（図３参照）等と、散乱線を除去するためのグリッド（静止型であるリスホルムブレンデあるいは移動型であるブッキーブレンデ）と、を含む。なお、マンモグラフィ装置１０は、撮影条件に合わせて交換可能な複数種類のグリッドを有しており、かつ、グリッドを使用しない撮影も実行できる。また、撮影台３３には、被検者が右手で把持する把持部３４ａと、被検者が左手で把持する把持部３４ｂと、が取り付けられている。把持部３４ａ及び把持部３４ｂはいわゆるアームレストである。本実施形態においてはＸ線を使用するので、放射線撮影部は具体的にはＸ線撮影部である。
【００２４】
圧迫板３６は、撮影において、撮影台３３に載せた被検者の乳房を圧迫し、扁平にする。正常な乳腺の重なりを少なくし、石灰化等の病変の候補を見つけやすくするためである。昇降部３７は、圧迫板３６を撮影台３３に対して昇降する。これにより、昇降部３７は、圧迫板３６を撮影台３３に対してほぼ平行に、かつ、乳房の厚さに応じた特定の距離に支持する。
【００２５】
可動部４０は、Ｘ線発生部３２及び撮影台３３の相対的な位置及び向きを保ったまま、所定の角度範囲内で回転自在である。このため、装置本体１１は、撮影台３３を水平に配置して、または、撮影台３３を水平から傾斜した配置にして、撮影を行うことができる。具体的には、装置本体１１は、撮影台３３を水平に配置し、乳房を頭尾方向から撮影するＣＣ撮影（頭尾方向（craniocaudal）撮影）を行うことができる。また、装置本体１１は、撮影台３３を傾斜して配置し、乳房を内外斜位方向から撮影するＭＬＯ撮影（内外斜位方向（mediolateral oblique）撮影）をすることができる。
【００２６】
さらに、可動部４０のうちＸ線発生部３２は、撮影台３３及び圧迫板３６の位置を固定したまま、所定の範囲内で回動自在である。これにより、装置本体１１は、いわゆるステレオ撮影及びトモシンセシス撮影を行うことができる。ステレオ撮影とは、特定の位置及び向き（例えばＣＣ撮影の位置及び向き）に固定した被検者の乳房を、１または複数の傾斜角度が違う斜め方向から撮影し、傾斜方向からの透視画像（以下、ステレオ画像という）を得る撮影形態である。また、トモシンセシス撮影は、特定の位置及び向きに固定した被検者の乳房に対して、複数の傾斜方向から撮影した画像を用いて、被検者の乳房の断層画像（以下、トモシンセシス画像という）を得る撮影形態である。
【００２７】
図２に示すように、Ｘ線撮影部としてのＦＰＤ４１は、変換パネル４２と、走査駆動部４３、読取部４４、ＦＰＤ制御部４５、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換器４６、メモリ４７、及び通信部４８を備えている。変換パネル４２は、Ｘ線の入射線量に応じた信号電荷を蓄積する複数の画素４９が二次元に配列された撮像領域５０を有する。複数の画素４９は、例えば、所定のピッチでＧ１〜Ｇｎ行（Ｘ方向）×Ｄ１〜Ｄｍ列（Ｙ方向）のマトリクスに配列されている。画素の二次元配列は、本実施形態のように正方配列でもよいし、ハニカム配列でもよい。
【００２８】
変換パネル４２は、例えば、Ｘ線を直接電荷に変換して信号電荷（電気信号の１例）を蓄積する直接変換型である。変換パネル４２は、Ｘ線変換膜として、例えば、アモルファ
スセレンが使用される。変換パネル４２は、ガラス基板などの絶縁基板上に、ＴＦＴ（thin film transistor、薄膜トランジスタ）５１、信号電荷を蓄積するキャパシタ（図示せず）、画素４９を画定する画素電極５２が形成される。そして、ＴＦＴ５１及び画素電極５２上に、撮像領域５０の全面に渡ってＸ線変換膜が形成され、Ｘ線変換膜上に共通電極が形成される。撮像領域５０にＸ線が入射すると、Ｘ線変換膜によってＸ線が電荷に変換され、画素電極５２を通じて画素４９毎に信号電荷が蓄積される。
【００２９】
画素４９に蓄積された信号電荷は、ＴＦＴ５１によって読み出される。ＴＦＴ５１は、
ゲート電極が走査線５３に接続され、ソース電極が信号線５４に接続され、ドレイン電極
が画素４９のキャパシタに接続される。走査線５３と信号線５４は格子状に配線されてお
り、走査線５３は、撮像領域５０内の画素４９の行数分（ｎ行分）、信号線５４は画素４９の列数分（ｍ列分）それぞれ配線されている。走査線５３は走査駆動部４３に接続され、信号線５４は読取部４４に接続される。
【００３０】
読取部４４は、変換パネル４２から読み出した信号電荷を電圧信号に変換する積分アンプと、撮像領域５０内の画素４９の列を順次切り替えて１列ずつ電圧信号を順次出力するためのマルチプレクサとからなる。
【００３１】
読取部４４は読み出した電圧信号を画像信号としてＡ／Ｄ変換器４６に出力する。Ａ／Ｄ変換器４６は画像信号をデジタルデータに変換して、撮像領域５０内の画素４９の位置を表す座標と対応付けてメモリ４７に書き込む。ＦＰＤ制御部４５は、メモリ４７内のデジタル化した画像信号を、Ｘ線画像として無線又は有線の通信部４８を通じてコンソール１２に送信する。
【００３２】
マンモグラフィ装置１０では、通常のＸ線画像の撮影の他に、欠陥補正キャリブレーションを行う。欠陥補正キャリブレーションは、Ｘ線の照射を伴うキャリブレーションである。欠陥補正キャリブレーションは、後述する欠陥補正データ６１Ａ、及び欠陥画素マップデータを取得するためのキャリブレーションであり、製品出荷時、設置時に加えて、定期メインテナンスの際に実行される。欠陥画素の個数や数は経時的に変化があるためである。
【００３３】
定期メインテナンスは、例えば、マンモグラフィ装置１０を用いてＸ線撮影を行う日については一日一回行うものであり、欠陥補正キャリブレーションは、定期メインテナンスの際、ＣＣ撮影、ＭＬＯ撮影等、マンモグラフィ装置１０で行う全ての種類の撮影に対応する向き及び位置に可動部４０をセットした状態でそれぞれ撮影を行い、キャリブレーション画像を取得する。
【００３４】
キャリブレーション画像は、Ｘ線の照射を伴う、欠陥補正キャリブレーション時に取得される画像である。被検者が照射経路内に存在しない状態で撮像領域５０に対してＸ線を照射した場合にキャリブレーション画像は、変換パネル４２が出力する画像信号に基づいてＦＰＤ制御部４５によって生成される。被検者が存在しないため、変換パネル４２の撮像領域５０の全面には一様にＸ線が照射されるので、キャリブレーション画像には、各画素４９の感度特性や欠陥画素の情報が反映される。ＦＰＤ制御部４５は、通常のＸ線画像と同様に、メモリ４７内に書き込んだキャリブレーション画像の画像信号を、通信部４８を通じてコンソール１２に送信する。
【００３５】
キャリブレーション画像はＸ線を照射して得られる画像であるため、キャリブレーション画像には、欠陥画素に起因する欠陥が生じる。図３（Ａ）に示す未故障状態のキャリブレーション画像Ｃ０の例、図３（Ｂ）に示す故障状態のキャリブレーション画像Ｃ１の例では、符号Ｄは、欠陥画素を表す。欠陥画素Ｄは、入射したＸ線に対して感応せずに電荷を発生しないか、あるいは、発生する電荷量が基準範囲に達しないか、または基準範囲より大きな画素である。キャリブレーション画像においては、欠陥は黒点または白点として現れる。図３（Ａ）及び図３（Ｂ）においては、欠陥画素Ｄは黒点で表している。図３（Ｂ）に示す故障状態のキャリブレーション画像Ｃ１では、欠陥画素Ｄは隣接する領域で複数個発生しており、撮像領域全体に対する欠陥画素の密度が未故障状態よりも大きい。欠陥の大きさ（サイズ）は、欠陥画素の数によって変化する。
【００３６】
コンソール１２は、マンモグラフィ装置１０を制御する制御装置であり、かつ、各種マンモグラフィ画像を用いて情報処理を行う情報処理装置である。図４に示すように、コンソール１２は、画像処理部６１、欠陥画素マップデータ取得部６２、故障条件推定部６３、報知部６４、及び、表示部６５を備える。
【００３７】
画像処理部６１は、予め設定された補正データ等に基づいて、Ｘ線画像に対して各種補正を行う。本実施形態では、画像処理部６１は、欠陥補正データ６１Ａに基づき欠陥補正を行う。表示部６５は、画像処理部６１によって画像処理されたＸ線画像を表示する。
【００３８】
画像処理部６１は、上述した変換パネル４２の欠陥補正キャリブレーションの際に取得されるキャリブレーション画像に基づいて、欠陥補正データ６１Ａを作成する。欠陥補正データ６１Ａは、変換パネル４２の各画素４９の欠陥画素に起因してＸ線画像に生じる異常データを補正するためのデータである。欠陥補正データ６１Ａを用いて欠陥補正を行うことにより、異常データが補正されたＸ線画像が得られる。欠陥補正は、具体的には、欠陥画素の周囲の正常画素のデータに基づく補間によって補正される。
【００３９】
本実施形態では、キャリブレーション画像は、画像処理部６１において欠陥補正データ６１Ａの作成に使用されるとともに、故障条件推定部６３において欠陥画素マップデータとして使用される。
【００４０】
欠陥画素マップデータ取得部６２は、定期メインテナンスの際、欠陥画素マップデータ取得部６２がＸ線発生部３２及び撮影台３３（ＦＰＤ４１）を制御することにより、キャリブレーション画像（欠陥画素マップデータ）を取得する。
【００４１】
故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータ取得部６２が取得した欠陥画素マップデータを入力してＦＰＤ４１の故障確率又は故障時使用状況を推定する。
【００４２】
例えば、図５に示すように、故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータの入力を受けて、ＦＰＤ４１を用いて今後する撮影する場合に推定される故障確率又は故障時使用状況と、を出力する学習済みモデル（いわゆるＡＩ（artificial intelligence）プログラム）で構成することができる。
【００４３】
故障確率は、予め設定された時間内にＦＰＤ４１が故障する確率である。故障時使用状況は、ＦＰＤ４１が故障するまでの時間、ＦＰＤ４１が故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでにＦＰＤ４１に印加する高電圧の印可回数である。なお、ＦＰＤ等、Ｘ線変換膜を使って放射線を検出する放射線撮影部では、装置の起動時、及び定期メインテナンス時に、放射線の入射により発生した電子と正孔を走行させるための電場を形成するために、数ｋＶ（ＦＰＤの場合、２ｋＶ）の高電圧を印加する必要がある。ここで、放射線撮影部は、高電圧印加からの時間経過によって欠陥の状態が変化する。すなわち、高電圧の印加回数を行う程、故障の確率が高くなり、故障状態に近づくことになる。
【００４４】
故障条件推定部６３は、例えば、実際に故障状態のＦＰＤ４１から取得した欠陥画素マップデータと、実際の故障確率（１００％）、ＦＰＤ４１が故障するまでの時間（０時間）、ＦＰＤ４１が故障するまでの撮影枚数（０枚）、又は、故障するまでにＦＰＤ４１に印加する高電圧の印可回数（０回）とを対応付けた学習データを機械学習に用いる。
【００４５】
また、学習データとしては、未故障状態（Ｘ線撮影未使用）のＦＰＤ４１から取得した欠陥画素マップデータと、故障確率、ＦＰＤ４１が故障するまでの時間、故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでにＦＰＤ４１に印加する高電圧の印可回数とを対応付けた学習データを用いてもよい。この場合、故障確率、ＦＰＤ４１が故障するまでの時間、故障するまでの撮影枚数、又は、故障するまでにＦＰＤ４１に印加する高電圧の印可回数などの値は、ＦＰＤ４１の製品設計上の値を用いてもよい。
【００４６】
故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータから欠陥に関する評価値を取得する。具体的には、故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータから、例えば欠陥画素の位置、欠陥画素の密度、欠陥画素の個数、及び、欠陥のサイズなどの特徴量を評価値として取得する。この場合、学習済みモデルは、評価値と故障確率又は故障時使用状況との関係性を学習した学習済みモデルである。
【００４７】
報知部６４は、故障条件推定部６３により推定した故障確率又は故障時使用状況に応じた閾値を設定し、故障条件推定部６３により推定した値、又は推定した値に対する実際の使用状況が閾値を超えた場合、報知を行う。報知部６４において設定する閾値としては、例えば、故障条件推定部６３により推定した故障確率が８０％以上、故障条件推定部６３により推定した故障するまでの撮影回数に対する実際の撮影回数が８０％以上、あるいは、故障条件推定部６３により推定した故障するまでの印加回数に対する実際の印加回数が８０％以上とする。なお、報知部６４で用いる閾値は、例えばコンソール１２の入力部を操作することによりユーザが任意に設定できる。
【００４８】
報知部６４は、閾値を超えた場合に行う報知として、例えば、報知音を発する。あるいは、報知部６４は、報知としてＦＰＤ４１の故障に関する情報、例えば、故障確率が高いこと、又は故障時期が近いことなどを表示部６５に表示する。
【００４９】
以下、上記のように構成するマンモグラフィ装置１０の作用を説明する。図６に示すように、例えば、定期メインテナンスの際に、欠陥補正キャリブレーションを行うと（ステップＳ１０１）、ＦＰＤ４１は、キャリブレーション画像を出力する。これにより、欠陥画素マップデータ取得部６２は、欠陥画素マップデータを取得する（ステップＳ１０２）。
【００５０】
欠陥補正キャリブレーションを終え、その後、定期メインテナンスの結果を表示する場合、あるいは、コンソール１２が受け付けた撮影依頼内容を表示する場合などには、故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータを用いて、故障確率又は故障時使用状況を自動的に推定し（ステップＳ１０３）、表示部６５はこれらを表示する（ステップＳ１０４）。また、この際、故障条件推定部６３により推定した値、又は推定した値に対する実際の使用状況が閾値を超えた場合、報知を行う。
【００５１】
上記のように、欠陥画素マップデータを取得した場合に、コンソール１２は、故障確率又は故障時使用状況を推定及び表示する。この推定は、欠陥画素マップデータ、ＦＰＤ４１の使用状況に基づいて学習を行った学習モデルを用いているので、ＦＰＤ４１の故障に関して高い精度で予測することができる。特に、欠陥画素マップデータから、欠陥画素の位置、欠陥画素の密度、欠陥画素の個数、及び、欠陥のサイズなどの評価値を取得し、これらの評価値と故障確率又は故障時使用状況との関係性を学習した場合、さらに高い精度で予測を行うことができる。
【００５２】
なお、上記実施形態では、定期メインテナンスの際に、コンソール１２からの指示により欠陥補正キャリブレーションを行い、欠陥画素マップデータを取得して故障確率又は故障時使用状況の推定を行っているが、これに限らず、リモートメインテナンスの際に、故障条件推定部６３により故障確率又は故障時使用状況の推定を行ってもよい。この場合、
予め設定された時刻に自動的に欠陥補正キャリブレーションを行い、欠陥画素マップデータを取得して故障確率又は故障時使用状況の推定を行った結果を、例えばコンソール１２と有線又は無線により接続し、遠隔した場所に設置した情報処理装置に送信してもよい。
【００５３】
上記実施形態においては、故障条件推定部６３はＡＩプログラムそのものであるが、故障条件推定部６３は、ＡＩプログラムそのものではなく、ＡＩプログラムを含む構成とすることができる。例えば、故障条件推定部６３は、欠陥画素マップデータの入力により、故障確率又は故障時使用状況を出力する学習済みモデルを用いて、故障確率又は故障時使用状況を推定することができる。このため、マンモグラフィ装置１０は、例えば、故障条件推定部６３が、コンソール１２以外の装置等において動作する上記学習済みモデルを搭載する情報処理装置または解析装置等と通信し、これを用いて故障確率又は故障時使用状況を推定できる。なお、ＡＩプログラムを含んでいることに変わりないので、故障条件推定部６３がＡＩプログラムであるケースは、故障条件推定部６３がＡＩプログラムを含むケースの一態様である。故障条件推定部６３がＡＩプログラムである場合及び故障条件推定部６３がＡＩプログラムを含む場合、判定精度が特に高い。
【００５４】
なお、ＡＩプログラムである故障条件推定部６３の学習は、図７に示す学習装置１０１を用いて行うことができる。学習装置１０１は、故障条件推定部６３を学習（最適化）するための装置であり、学習データ取得部１１１と評価関数更新部１１２を備える。
【００５５】
学習データ取得部１１１は、故障条件推定部６３（学習部）の学習に使用するデータを取得する。具体的には、学習データ取得部１１１は、上記実施形態で説明したように、欠陥画素マップデータと、ＦＰＤ４１の故障確率又は故障時使用状況の記録値とを対応付けた学習データを取得する。そして、欠陥画素マップデータを説明変数とし、ＦＰＤ４１の故障確率又は故障時使用状況の記録値を正解ラベルとして、学習する故障条件推定部６３に入力する。
【００５６】
故障条件推定部６３は、説明変数である欠陥画素マップデータと、説明変数から目的変数を得る評価モデル（例えば特定の回帰分析モデルで用いる評価関数）を用いて、目的変数の推定値（いわゆる評価値）を算出し、目的変数の推定値と正解ラベルの誤差を出力する。本学習において目的変数はＦＰＤ４１の故障確率又は故障時使用状況の範囲である。
【００５７】
評価関数更新部１１２は、学習中の故障条件推定部６３が出力する目的変数の推定値と正解ラベルとの誤差を用いて、故障条件推定部６３が評価モデルにおいて使用するパラメータの値を最適化する。最適化とは、複数の説明変数及び正解ラベルの組に対して、上記誤差を最小化するパラメータを求め、評価モデルで用いるパラメータをそのパラメータに更新することをいう。故障条件推定部６３は、学習装置１０１によって上記学習を繰り返すことにより、最適化した評価モデル（学習済みモデル）となる。
【００５８】
なお、上記学習装置１０１は、いわゆる教師あり学習をする装置であるが、教師なし学習または強化学習によって故障条件推定部６３の学習を行うことができる。また、評価モデル及び最適化の方法も、具体的な学習態様に合わせて変更してよい。また、上記学習装置１０１と異なる説明変数、目的変数、及び／または、評価モデルを用いる教師あり学習によって故障条件推定部６３を最適化してもよい。
【００５９】
強化学習とは、状態、行動及び評価値を環境に応じて設定し、設定した全ての状態において評価値の累積和を最適化する行動を算出する方法であり、障害物回避等の技術に応用されている。上記学習装置１０１に適用する場合、先ず、学習データ取得部１１１により取得した学習データに基づき特徴量を抽出する。特徴量としては、上記実施形態で説明した欠陥画素の位置、欠陥画素の密度、欠陥のサイズなどの他に学習データから抽出可能な特徴量であればよく、例えば欠陥画素マップデータを取得するまでの撮影頻度、撮影間隔などを特徴量として抽出してもよい。学習部としての故障条件推定部６３は、抽出した特徴量をもとに、新たな評価モデルを求め、評価モデルを新たな評価モデルに更新する。
【００６０】
なお、上記実施形態及び変形例において学習に用いる学習データは、上述した欠陥画素マップデータと、ＦＰＤ４１の故障確率又は故障時使用状況の記録値と対応付けた学習データに加えて、欠陥画素マップデータの取得後からＦＰＤ４１が故障するまでの撮影枚数、欠陥画素マップデータの取得後からＦＰＤ４１が故障するまでの時間、又はＦＰＤ４１の一定時間当たりの撮影頻度のうちいずれか１つを対応付けてもよい。
【００６１】
なお、上記実施形態及び変形例等においては、コンソール１２が情報処理装置として機能するが、コンソール１２と連携する別の情報処理装置（解析装置として機能するコンピュータ等）が上記コンソール１２の情報処理装置としての機能を有していてもよい。また、上記各実施形態及び変形例等におけるコンソール１２の情報処理装置としての機能は、装置本体１１が有していてもよい。上記各実施形態及び変形例等におけるコンソール１２の情報処理装置としての機能が、コンソール１２または装置本体１１にある場合、マンモグラフィ装置１０の全体が情報処理装置として機能する。この他、上記各実施形態及び変形例等におけるコンソール１２の情報処理装置としての機能は複数の装置（複数のコンピュータ等）に分散して実装することができる。
【００６２】
上記実施形態等において、画像処理部６１、欠陥画素マップデータ取得部６２、故障条件推定部６３、学習データ取得部１１１、評価関数更新部１１２といった各種の処理を実行する処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array) などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、各種の処理を実行するために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
【００６３】
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合せ（例えば、複数のＦＰＧＡ、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＧＰＵの組み合わせ等）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【００６４】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた形態の電気回路（circuitry）である。
【符号の説明】
【００６５】
１０  マンモグラフィ装置
１１  装置本体
１２  コンソール
３１  支柱
３２  Ｘ線発生部
３３  撮影台
３４ａ  把持部
３４ｂ  把持部
３６  圧迫板
３７  昇降部
４０  可動部
４１  ＦＰＤ
４２  変換パネル
４３  走査駆動部
４４  読取部
４５  ＦＰＤ制御部
４６  Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換器
４７  メモリ
４８  通信部
４９  画素
５０  撮像領域
５１  ＴＦＴ（thin film transistor）
５２  画素電極
５３  走査線
５４  信号線
６１  画像処理部
６１Ａ  欠陥補正データ
６２  欠陥画素マップデータ取得部
６３  故障条件推定部
６４  報知部
６５  表示部
１０１  学習装置
１１１  学習データ取得部
１１２  評価関数更新部
Ｃ０  キャリブレーション画像
Ｃ１  キャリブレーション画像
Ｄ  欠陥画素
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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