(57)【要約】      （修正有）【課題】数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと当該数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルに従って、再構成処理を行うことのできる医用情報処理装置を提供する。【解決手段】医用情報処理装置１は、被検体に対する撮像により収集された収集データに基づいて収集データに関する再構成画像を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶する記憶部と、収集データを取得するデータ収集部と、学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像を生成する再構成部とを、備える。【選択図】図１
2020003406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に対する撮像により収集された収集データに基づいて前記収集データに関する再構成画像を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと前記数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記収集データを取得するデータ収集部と、
前記学習済みモデルに前記収集データを入力することにより、前記再構成画像を生成する再構成部と、
を備える医用情報処理装置。
【請求項２】
前記学習済みモデルは、前記生データと前記数値ファントムとによる学習において、前記再構成画像の生成に関する補正が組み込まれる、
請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記記憶部は、前記収集データに関するガンマ線のカウント数と、前記ガンマ線の計数率と、前記ガンマ線の生成に関する核種名とのうち少なくとも一つを有する撮像条件に応じて、前記学習済みモデルを複数記憶し、
前記再構成部は、
前記撮像における前記撮像条件に基づいて、前記記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから前記撮像条件に対応する学習済みモデルを選択し、
前記選択された学習済みモデルに前記収集データを入力することにより、前記再構成画像を生成する、
請求項１または２に記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記記憶部は、前記収集データの収集に関するスキャン方式と、再構成に用いられるビュー数と、管電圧と、管電流とのうち少なくとも一つを有する撮像条件に応じて、前記学習済みモデルを複数記憶し、
前記再構成部は、
前記撮像における前記撮像条件に基づいて、前記記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから前記撮像条件に対応する学習済みモデルを選択し、
前記選択された学習済みモデルに前記収集データを入力することにより、前記再構成画像を生成する、
請求項１または２に記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、前記収集データの収集に関する複数の検出器の幾何学的配置に対応する、
請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
前記記憶部は、前記再構成画像の用途に応じて、前記学習済みモデルを複数記憶し、
前記再構成部は、
前記用途に基づいて、前記記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから前記用途に対応する学習済みモデルを選択し、
前記選択された学習済みモデルに前記収集データを入力することにより、前記再構成画像を生成する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
【請求項７】
撮像対象の数値ファントムの入力を受け付ける受付部と、
前記数値ファントム及び所定の撮像条件に基づいて放射線物理シミュレータにより生成される生データを取得する取得部と、
前記撮像対象に対する撮像により収集された収集データを受け付けて前記収集データに関する再構成画像を出力するように機能付けられた学習済みモデルを生成するための学習用データとして、前記数値ファントムと前記生データとを関連付けて出力する出力部と、
を備える医用情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記収集データの収集に関する複数の検出器に関する検出器条件をさらに用いて、前記生データを生成する、
請求項７に記載の医用情報処理装置。
【請求項９】
前記検出器条件は、前記複数の検出器各々における放射線の検出特性と、前記複数の検出器において隣接する検出器の間のギャップと、前記複数の検出器の幾何学的配置とのうち少なくとも一つを有し、
前記撮像条件は、前記収集データに関するガンマ線のカウント数と、前記ガンマ線の計数率と、前記ガンマ線の生成に関する核種名とのうち少なくとも一つ、または前記収集データの収集に関するスキャン方式と、再構成に用いられるビュー数と、管電圧と、管電流とのうち少なくとも一つを有し、
前記放射線物理シミュレータに入力された前記検出器条件と前記撮像条件とは、前記学習用データに付帯する、
請求項８に記載の医用情報処理装置。
【請求項１０】
前記学習用データを用いて機械学習モデルを学習することにより、前記学習済みモデルを生成するモデル生成部をさらに備える、
請求項７乃至９のうちいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
【請求項１１】
前記撮像条件と前記検出器条件との組み合わせに対応する前記学習用データを用いて機械学習モデルを学習することにより、前記組み合わせに対応する前記学習済みモデルを生成するモデル生成部をさらに備える、
請求項８または９に記載の医用情報処理装置。
【請求項１２】
被検体に対する撮像により収集データを取得するデータ収集部と、
前記収集データに基づいて前記収集データに関する医用画像を出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと前記数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルに、前記収集データを入力することにより、前記医用画像を出力する再構成部と、
を備える医用情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般にＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：陽電子放出断層撮影）装置は、検出器により収集されたガンマ線検出の生データから、ＦＢＰ（Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  Ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：フィルタ補正逆投影）法やＭＬ−ＥＭ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ−Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ：最尤推定−期待値最大化）法などにより、再構成画像を得る。近年は、ＤＣＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：深層（多層）畳み込みニューラルネットワーク）を用いたノイズ低減フィルタを再構成画像に適用することや、ＤＣＮＮを用いた空間分解能向上フィルタを再構成画像に適用することにより、画質を向上させる方法が研究されている。また、再構成画像を得るための画像再構成処理の全体をニューラルネットワークで実施する方法が研究され、適用されている。これらの方法では、ＤＣＮＮへの入力される入力画像を理想画像に近づけるためのニューラルネットワークの学習が必要である。ニューラルネットワークの学習を行うためには、教師データとしての理想画像が必要となる。
【０００３】
しかしながら、現実のＰＥＴ撮像により教師データとなる理想画像を取得するためには、被検体（患者）に放射性薬剤を大量に投与して、生データにおける光子のカウント（計数）を稼ぐ必要がある。被検体に放射性薬剤を大量に投与したＰＥＴ撮像は、実際には被曝の観点から実施は困難である。また、放射性薬剤の通常の投与量で長時間の収集によりカウントを稼ごうとすると、被検体の体動によるぶれで理想画像は得られない問題がある。さらに、上記において、ＤＣＮＮの学習に用いられる画像を「理想画像」と仮に呼称したが、有限な投与量と有限なカウントとにより取得された画像は、量子的現象に起因する統計的なゆらぎを必然的に有するため、厳密には理想画像ではない問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０２７６９５３号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００５／０１５１０８４号明細書
【特許文献３】米国特許第９１２８１９３号明細書
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  Ａｒｔｉｆｉｃａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”，  Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｐｈｙｓｉｃｓ  Ｒｅｓｅｒｃｈ  Ａ  ５２７  （２００４）  ２１１−２１５
【非特許文献２】“Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，”  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｎｔｉｏｎ  ＭＩＣＣＡＩ  ２０１６  ｐｐ４３２−４４０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
発明が解決しようとする課題は、数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと当該数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルに従って、再構成処理を行うことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態に係る医用情報処理装置は、記憶部と、データ収集部と、再構成部とを有する。  
前記記憶部は、被検体に対する撮像により収集された収集データに基づいて前記収集データに関する再構成画像を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと前記数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶する。  
前記データ収集部は、前記収集データを取得する。  
前記再構成部は、前記学習済みモデルに前記収集データを入力することにより、前記再構成画像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１実施形態に係り、医用情報処理装置の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１実施形態において、ＰＥＴ再構成学習に用いられる数値ファントムの一例を示す図である。
【図３】図３は、第１実施形態において、学習用データ生成処理と、学習済みモデル生成処理との概要の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１実施形態において、時系列に沿った複数の数値ファントムが学習用データ生成処理に用いられる概要の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１実施形態において、学習用データセットの一例を示す図である。
【図６】図６は、第１実施形態において、学習用データの生成手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第１実施形態において、学習済みモデルの生成手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、第１実施形態において、学習済みモデルの生成において用いられる数値ファントムと推定画像との一例を示す図である。
【図９】図９は、第２実施形態の第１の適用例における陽電子放出断層撮影装置の構成の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２実施形態の第１の適用例において、ＰＥＴ再構成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第２実施形態の第１の適用例において、選択された学習済みモデルが低カウントモデルである場合の再構成処理と、選択された学習済みモデルが高カウントモデルである場合の再構成処理との一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２実施形態の第２の適用例におけるＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる医用情報処理装置について説明する。まず、本医用情報処理装置に関する第１実施形態において、機械学習モデルの学習に用いられる学習用データの生成および、生成された学習用データを用いた機械学習モデルの学習について説明する。次に、第２実施形態において、学習された機械学習モデル（以下、学習済みモデルと呼ぶ）を用いて再構成画像を生成する医用情報処理装置を搭載した医用画像診断装置について説明する。学習済みモデルは、被検体に対する撮像により収集された収集データを受け付けて収集データに関する再構成画像を出力するように機能付けられた機械学習モデルである。
【００１０】
学習済みモデルは、学習用データに基づいて、モデル学習プログラムに従い学習前の機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、得られた学習済みの機械学習モデルである。学習済みモデルは、収集データを入力として、再構成画像を出力する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数およびパラメータ（重み）の組合せにより定義される。本実施形態に係る機械学習モデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよいが、多層のネットワークモデル（以下、多層化ネットワークと呼ぶ）であるものとする。
【００１１】
多層化ネットワークを用いる学習済みモデルは、例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。なお、ＤＮＮとしては、例えば、畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ））であってもよい。ＤＮＮは、被検体を撮像して得られる収集データを入力する入力層と、再構成画像を出力する出力層と、入力層と出力層との間に設けられる少なくとも１層の中間層とを有する。当該学習済みモデルは、人工知能ソフトウエアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。
【００１２】
学習済みモデルおよび学習用データは、再構成画像を生成する医用情報処理装置が搭載される医用画像診断装置の種類により異なる。医用画像診断装置の種類とは、例えば、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：陽電子放射断層撮影）撮像を実行するＰＥＴ装置、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層撮影）スキャンを実行するＸ線ＣＴ装置、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ＣＴ：単光子放射コンピュータ断層撮影）撮像を実行するＳＰＥＣＴ装置、ＰＥＴ／ＣＴ装置、ＰＥＴ／ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｇ：磁気共鳴イメージング）装置、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置、ＳＰＥＣＴ／ＭＲＩ装置などである。
【００１３】
（第１実施形態）  
本実施形態における課題は、学習用データの取得において、現実のＰＥＴ撮像またはＣＴスキャンにより教師データとなる理想画像を取得することなく、真の理想画像に相当する数値ファントムを用いた放射線物理シミュレーションにより学習用の生データを生成することにある。放射線物理シミュレーションにおいて、放射線とは、例えば、ガンマ線やＸ線などである。また、本実施形態における課題は、生成された学習用データを用いて、再構成画像の生成に関する補正を組み込んで機械学習モデルを学習することにより、学習済みモデルを生成することにある。
【００１４】
図１は、第１実施形態に係る医用情報処理装置１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、医用情報処理装置１は、入力インターフェース（入力部）３と、ディスプレイ５（表示部）と、メモリ（記憶部）７と、処理回路（処理部）９とを有する。以下、説明を具体的にするために、ＰＥＴ画像の再構成に用いられる学習済みモデルを生成するための機械学習モデルの学習（以下、ＰＥＴ再構成学習と呼ぶ）に、本実施形態により生成された学習用データが用いられる場合を例にとり説明する。
【００１５】
入力インターフェース３は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路９に出力する。入力インターフェース３としては、例えば、マウス、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、タッチパッドおよびタッチパネルディスプレイ等が適宜、使用可能となっている。なお、入力インターフェース４１は、マウス、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、タッチパッドおよびタッチパネルディスプレイ等の物理的な操作部品を備えるものに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路９へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース３の例に含まれる。また、入力インターフェース３は、本医用情報処理装置１と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
【００１６】
入力インターフェース３は、放射線物理シミュレーションに関するプログラム（以下、放射線物理シミュレータと呼ぶ）に入力される各種条件を入力する。具体的には、入力インターフェース３は、撮像条件と検出器条件とを入力する。撮像条件は、例えば、ガンマ線のカウント数、ガンマ線の計数率、およびガンマ線の発生に関する核種である放射性同位体（Ｒａｄｉｏｉｓｏｔｏｐｅ：以下、ＲＩと呼ぶ）名などのうち少なくとも一つを有する。ガンマ線のカウント数は、例えば、収集データの収集時間に相当する。計数率は、例えば、パイルアップなどによる計数損失などの実機（医用画像診断装置）の特性に応じた単位時間当たりのカウント数である。なお、ＲＩ名の代わりにＲＩの半減期等が用いられてもよい。
【００１７】
なお、医用情報処理装置１において出力される学習用データがＣＴ画像の再構成に用いられる学習済みモデルを生成するための機械学習モデルの学習（以下、ＣＴ再構成学習と呼ぶ）に用いられる場合、撮像条件は、例えば、ヘリカルスキャンまたはステップ＆シュートスキャンなどのスキャン方式、ＣＴ画像の再構成に用いられるビュー数、管電圧、管電流などのうち少なくとも一つを有する。
【００１８】
検出器条件とは、例えば、被検体に対する撮像に用いられる医用画像診断装置における複数の検出器に関する条件である。検出器条件は、例えば、複数の検出器各々における放射線の検出特性と、複数の検出器において隣接する検出器の間のギャップ（以下、検出器ギャップと呼ぶ）と、複数の検出器の幾何学的配置とのうち少なくとも一つを有する。検出器としては、例えば、シンチレータと光電子増倍管とを組み合わせたもの、ＳｉＰＭ（Ｓｉｌｉｃｏｎ  Ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ：シリコン光電子増倍管）検出器、および半導体検出器などである。幾何学的配置とは、たとえば、リング状、楕円状、三角形状などである。
【００１９】
カウント数、計数率、およびＲＩ名等が異なる複数の撮像条件は、検査内容に基づいて予め設定されてもよい。また、検出特性、検出器ギャップおよび幾何学的配置が異なる複数の検出器条件は、医用画像診断装置の仕様に基づいて予め設定されてもよい。これらの場合、複数の撮像条件および複数の検出器条件は、メモリ７に予め記憶される。なお、撮像条件には、検査内容が付帯されてもよい。これらの場合、入力インターフェース３は、ディスプレイ５に表示された複数の撮像条件および複数の検出器条件に対して、操作者による選択指示を入力してもよい。選択された撮像条件および検出器条件は、選択指示の入力に応答してメモリ７から読み出され、処理回路９に出力される。
【００２０】
なお、入力インターフェース３は、ハイパーパラメータの選択を入力してもよい。ハイパーパラメータは、学習前の機械学習モデルにおいて、学習前に予め設定されるパラメータであって、例えば、ニューラルネットワークにおける層数、ユニット数、正則化の係数などである。ハイパーパラメータは、例えば、学習済みモデルにより生成される再構成画像の画質に関係し、換言すれば、診断用および撮影確認用などの再構成画像の用途に関連する。
【００２１】
ディスプレイ５は、処理回路９による制御のもとで、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ５は、上記各種条件、ハイパーパラメータの選択の入力に関するグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：以下、ＧＵＩと呼ぶ）を表示する。なお、ディスプレイ５に表示される入力画面は、ＧＵＩに限定されない。ディスプレイ５としては、種々の任意のディスプレイが、適宜、使用可能となっている。例えばディスプレイ５として、液晶ディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ又はプラズマディスプレイが使用可能である。また、ディスプレイ５は、デスクトップ型でもよいし、本医用情報処理装置１と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
【００２２】
メモリ７は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ７は、ＨＤＤやＳＳＤ等以外にも、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体であってもよい。なお、メモリ７は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。また、メモリ７の保存領域は、医用情報処理装置１内にあってもよいし、ネットワークで接続された外部記憶装置内にあってもよい。
【００２３】
メモリ７は、入力インターフェース３を介して入力された各種条件、情報、処理回路９において実行される複数の機能各々に対応するプログラム、学習前の機械学習モデル、モデル学習プログラム、取得機能９３により実行される放射線物理シミュレータとを記憶する。放射線物理シミュレータは、例えば、モンテカルロシミュレータＧＡＴＥ（Ｇｅａｎｔ４  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）に相当する。なお、放射線物理シミュレータは、ＧＡＴＥに限定されず、他の放射線物理シミュレーションを実行するプログラムであってもよい。
【００２４】
メモリ７は、放射線物理シミュレータに入力される数値ファントムを記憶する。図２は、ＰＥＴ再構成学習に用いられる数値ファントムの一例を示す図である。図２に示すように、数値ファントムは、統計ノイズを有さないＲＩの濃度分布に相当する。すなわち、数値ファントムは、真の理想画像であって、機械学習モデルの学習時における理想的な教師データに相当する。数値ファントムは、例えば、撮像対象ごと、ＲＩ濃度分布ごと、ＲＩの集積部位ごとに予め生成される。撮像対象とは、例えば、医用画像診断装置により撮像される被検体の臓器、部位等である。
【００２５】
なお、ＣＴ再構成学習に数値ファントムが用いられる場合、数値ファントムは、各種ノイズを有さないＸ線減弱係数の分布に相当する。このとき、数値ファントムは、撮像対象ごとに予め生成される。数値ファントムは、所定の断面に対応する２次元データであってもよいし、ボリュームデータであってもよい。
【００２６】
メモリ７は、取得機能９３で実行された放射線物理シミュレータにより生成された生データを記憶してもよい。また、メモリ７は、出力機能９５により出力された学習用データを記憶しても良い。学習用データは、放射線物理シミュレータに数値ファントムと、当該数値ファントムを用いて生成された生データとを関連付けたデータである。また、メモリ７は、当該学習用データにおける生データの生成に関連する撮像条件と検出器条件とを学習用データに付帯させて記憶してもよい。また、メモリ７は、モデル生成機能９７により学習された学習済みモデルを記憶してもよい。学習済みモデルは、被検体に対する撮像により収集された収集データを受け付けて収集データに関する再構成画像を出力するように機能付けられた機械学習モデルである。
【００２７】
処理回路９は、入力インターフェース３から出力される入力操作の電気信号に応じて本医用情報処理装置１全体の動作を制御する。例えば、処理回路９は、ハードウェア資源として。図示していないプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶回路を有する。処理回路９は、メモリに展開されたプログラムを実行するプロセッサにより、受付機能９１、取得機能９３、出力機能９５、モデル生成機能９７等を実行する。受付機能９１、取得機能９３、出力機能９５、モデル生成機能９７にて行われる各種機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ７に記憶されている。処理回路９は、これら各種機能に対応するプログラムをメモリ７から読み出し、読み出したプログラムを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。
【００２８】
換言すると、各プログラムを読みだした状態の処理回路９は、図１の処理回路９内に示された複数の機能を有する。受付機能９１、取得機能９３、出力機能９５、およびモデル生成機能９７各々を実現する処理回路９は、受付部、取得部、出力部、モデル生成部の一例である。受付機能９１、取得機能９３、出力機能９５、モデル生成機能９７については、本実施形態の動作において説明する。
【００２９】
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）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、或いは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）、およ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。
【００３０】
なお、メモリ７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、上記複数の機能は単一の処理回路で実現される場合に限らない。複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより上記複数の機能を実現するものとしても構わない。換言すると、上述のそれぞれの機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。
【００３１】
以上が本実施形態における医用情報処理装置１の全体構成についての概略的な説明である。以下、本実施形態に関する動作について説明する。本実施形態における動作は、大別して、学習用データを生成する処理（以下、学習用データ生成処理と呼ぶ）と、学習済みモデルを生成する処理（以下、学習済みモデル生成処理と呼ぶ）とを有する。
【００３２】
なお、本実施形態の変形例として、学習済みモデル生成処理を実行しない場合、すなわち学習用データ生成処理のみを実行する場合、処理回路９におけるモデル生成機能９７は不要となる。また、本実施形態の他の変形例として、学習用データ生成処理を実行しない場合、すなわち学習済みモデル生成処理のみを実行する場合、処理回路９における受付機能９１、取得機能９３、出力機能９５は、不要となる。このとき、処理回路９は、クラウドなど他の装置における学習用データ生成処理により生成された学習用データを用いて、学習済みモデル生成処理を実行する。
【００３３】
（動作）  
図３は、学習用データ生成処理９４と、学習済みモデル生成処理９８との概要の一例を示す図である。図３における学習用データ生成処理９４において、撮像条件と、検出器条件と、数値ファントムとが放射線物理シミュレータ（ＧＡＴＥ）に入力される。放射線物理シミュレータ（ＧＡＴＥ）は、入力された撮像条件と検出器条件と数値ファントムとを用いて、数値ファントム内および検出器におけるシンチレーション結晶内でのガンマ線の挙動（例えば、散乱等）を逐次追跡することにより、リストモードに対応する生データ（以下、リストモードデータと呼ぶ）を生成する。なお、生データは、リストモードデータに限定されず、ヒストグラムモードの生データ、２次元収集モードの生データ、３次元収集モードでの生データ、サイノグラムなどであってもよい。
【００３４】
なお、学習用データ生成処理９４において、図４に示すように時系列に沿った複数の数値ファントムが用いられる場合、放射線物理シミュレータ（ＧＡＴＥ）には、時系列に沿った複数の数値ファントムが入力されてもよい。このとき、放射線物理シミュレータ（ＧＡＴＥ）は、リストモードの生データ（リストモードデータ）を生成する。時系列に沿った複数の数値ファントムに対応するリストモードデータは、例えばルビジウム８２（８２Ｒｂ）などの短い半減期を有するＲＩを用いたＰＥＴ撮像において、例えば心筋血流の評価に関する再構成画像を出力させる学習済みモデルを生成するための学習用データに用いられる。
【００３５】
具体的には、学習用データ生成処理９４において、撮像条件と検出器条件とを固定値として複数の数値ファントム各々とともに放射線物理シュミレータに入力することにより、複数の数値ファントム各々に対応する生データが生成される。次いで、放射線物理シュミレータを介して数値ファントムに対応する生データと当該数値ファントムとを関連付けることで、学習用データが生成される。以下、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応し、数値ファントムがそれぞれ異なるＮ個の学習用データをまとめて、学習用データセットと呼ぶ。Ｎは、誤差が閾値以下となるような十分に大きな自然数であって、入力インターフェース３等を介して予め操作者により設定される。また、Ｎおよび閾値は、メモリ７に記憶される。
【００３６】
図５は、学習用データセットの一例を示す図である。上記処理により、学習用データセットは、撮像条件と検出器条件との組み合わせの数だけ、学習用データ生成処理９４により生成される。次いで、学習済みモデル生成処理９８において、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応する学習用データセットに含まれる学習用データを用いてニューラルネットワークを学習し、撮像条件と検出器条件との組み合わせに応じた学習済みモデルが生成される。このとき、学習済みモデルの総数は、撮像条件に含まれる要素の数と検出器条件に含まれる要素の数との積となる。
【００３７】
以下、学習用データ生成処理９４の手順について説明する。図６は、処理回路９で実行される学習用データの生成手順の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
（学習用データ生成処理）  
ステップＳａ１の前段において、入力インターフェース３は、撮像条件および検出器条件を、操作者の指示により入力する。
【００３９】
（ステップＳａ１）  
処理回路９は、受付機能９１により、撮像対象の数値ファントムの入力を受け付ける。例えば、処理回路９は、ネットワークを介した外部記憶装置またはメモリ７から、放射線物理シュミレータに入力される数値ファントムを受け付ける。
【００４０】
なお、処理回路９は、数値ファントムを自動的に生成してもよい。例えば、処理回路９は、検査内容、疾患名および当該疾患における障害発生個所等に基づいて、撮像対象、ＲＩ濃度分布、ＲＩの集積部位等に応じた数値ファントムを生成する。
【００４１】
（ステップＳａ２）  
処理回路９は、受付機能９１により、数値ファントムと撮像条件と検出器条件とが放射線物理シミュレータに入力される。
【００４２】
（ステップＳａ３）  
放射線物理シミュレータにより、生データが生成される。処理回路９は、取得機能９３により、数値ファントムおよび所定の撮像条件に基づいて放射線物理シミュレータにより生成される生データを取得する。具体的には、処理回路９は、数値ファントムと撮像条件と検出器条件とが入力された放射線物理シミュレータを実行する。処理回路９は、放射線物理シミュレータから出力されたデータを、生データとして取得する。生データは、例えば、任意の現実的な収集時間に対応するガンマ線の検出事象から成る。
【００４３】
（ステップＳａ４）  
処理回路９は、出力機能９５により、数値ファントムと生データとを関連付けて、学習用データとして出力する。具体的には、処理回路９は、放射線物理シミュレータに入力された数値ファントムと、放射線物理シミュレータから出力された生データとを関連付けることで、学習用データを生成する。処理回路９は、学習用データを、自身のメモリに出力する。
【００４４】
（ステップＳａ５）
処理回路９は、出力機能９５により、撮像条件と検出器条件とを学習用データに、付帯させる。具体的には、処理回路９は、ステップＳａ２において放射線物理シミュレータに入力された撮像条件と検出器条件とを、ステップＳａ４において生成された学習用データに付帯させる。
【００４５】
（ステップＳａ６）  
学習用データの生成が完了すれば（ステップＳａ６のＹｅｓ）、本学習用データ生成処理９４は終了する。このとき、処理回路９は、出力機能９５により、Ｎ個の学習用データをまとめることにより、学習用データセットを生成する。処理回路９は、学習用データセットを、メモリ７またはネットワークを介した外部記憶装置に出力する。
【００４６】
学習用データの生成が完了していなければ（ステップＳａ６のＮｏ）、ステップＳａ７の処理が実行される。本ステップにおける学習用データ生成処理９４の完了の有無の判定は、例えば、Ｎ個の学習用データが生成されたか否かの判定に相当する。
【００４７】
（ステップＳａ７）  
処理回路９は、ステップＳａ２において放射線物理シミュレータに入力された数値ファントムとは異なる数値ファントムを受け付ける。なお、本ステップで受け付けられる数値ファントムは、ステップＳａ１に記載のように、自動的に生成されてもよい。ステップＳａ７の後、Ｎ個の学習用データが生成されるまで、ステップＳａ２乃至ステップＳａ６の処理が繰り返される。
【００４８】
撮像条件および検出器条件を変更して上記ステップＳａ１乃至ステップＳａ７の処理を繰り返すことで、処理回路９は、撮像条件と検出器条件との組み合わせに応じた複数の学習用データセットを生成する。
【００４９】
上記学習用データ生成処理９４の処理手順は、一例であって、例えば、以下のような処理手順であってもよい。まず、処理回路９は、取得機能９３により、撮像条件および検出器条件をランダムに変更して複数の数値ファントムを放射線物理シミュレータに逐次入力することにより、複数の数値ファントム各々に対応する生データを生成する。次いで、処理回路９は、出力機能９５により、同一の撮像条件および同一の検出器条件に属する生データと数値ファントムとの組み合わせを学習用データとして出力する。続いて、処理回路９は、同一の撮像条件および同一の検出器条件に属する学習用データをまとめることで、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応する複数の学習用データセットを生成する。最後に、処理回路９は、対応する撮像条件および検出器条件を、学習用データセットに付帯させる。
【００５０】
以下、学習済みモデル生成処理９８について説明する。図３における学習済みモデル生成処理９８において、学習前の機械学習モデルであるニューラルネットワークの入力層に生データが入力される。処理回路９は、モデル生成機能９７により、ニューラルネットワークに対して生データを入力層から出力層に、少なくとも一つの中間層を介して順伝播させることにより、推定画像を出力する。処理回路９は、推定画像と数値ファントムとの差分、すなわち教師データと推定データとの誤差を用いた誤差逆伝播法に従って、ニューラルネットワークにおけるパラメータ（重み）を計算する。処理回路９は、誤差が所定の閾値以下となるまで学習用データ生成処理９４および学習済みモデル生成処理９８を繰り返すことによって、学習済みモデルを生成する。
【００５１】
好適には、撮像条件と検出器条件との組み合わせごとに図３に示す処理を繰り返すことで、これらの条件に対応する学習済みモデルが生成される。すなわち、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応する複数の学習済みモデルが生成される。なお、撮像条件と検出器条件との組み合わせに加えて、ハイパーパラメータの値を変更して図３に示す処理を繰り返すことで、撮像条件と検出器条件との組み合わせおよびハイパーパラメータに対応する学習済みモデルが生成されてもよい。
【００５２】
以下、学習済みモデル生成処理９８の手順について説明する。図７は、処理回路９におけるモデル生成機能９７により実行される学習済みモデルの生成手順の一例を示すフローチャートである。図７における処理手順は、例えば、モデル学習プログラムにより、処理回路９において実行される。なお、図７に示す学習済みモデルの生成手順は逐次学習を示しているが、学習方法は、逐次学習に限定されず、バッチ学習（ｂａｔｃｈ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）、ミニバッチ学習など、任意の学習方法が適用可能である。
【００５３】
（学習済みモデル生成処理）  
ステップＳｂ１の前段において、入力インターフェース３は、撮像条件および検出器条件を、操作者の指示により入力する。なお、入力インターフェース３は、ハイパーパラメータの選択指示を入力してもよい。このとき、本学習済みモデル生成処理９８により生成される学習済みモデルは、再構成画像の画質に関連し、例えば、診断用、撮影確認用など、学習済みモデルにより生成された再構成画像の用途に関連付けられる。
【００５４】
（ステップＳｂ１）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、入力された撮像条件および検出器条件（以下、入力条件と呼ぶ）に基づいて、学習用データセットを選択する。具体的には、処理回路９は、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応する複数の学習用データセットから、入力条件に対応する学習用データセットを選択する。処理回路９は、選択された学習用データセットにおける学習用データを弁別する自然数を初期値に設定する。初期値は、１乃至Ｎのうちいずれの自然数であってもよい。以下、説明を簡単にするために、初期値は、１≦ｉ≦Ｎを満たすｉであるものとする。
【００５５】
（ステップＳｂ２）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、選択された学習用データセットにおける第ｉ学習用データにおける生データを機械学習モデルに適用することにより、推定画像を生成する。図８は、数値ファントムと推定画像との一例を示す図である。図８に示すように、推定画像の画質は、数値ファントムに比べて低くなる。
【００５６】
（ステップＳｂ３）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、第ｉ学習用データにおける数値ファントムと推定画像とに基づいて、これら２つの画像による誤差を算出する。具体的には、処理回路９は、図８に示す数値ファントムと推定画像との差分が画像を生成する。次いで、処理回路９は、差分画像における複数の画素値の２乗和を、誤差として計算する。なお、誤差は２乗和に限定されず、例えば平均２乗誤差など、任意の統計値が誤差として用いられてもよい。
【００５７】
（ステップＳｂ４）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、誤差と閾値とを比較する。誤差が閾値以上であれば（ステップＳｂ４のＹｅｓ）、ステップＳｂ５の処理が実行される。誤差が閾値未満であれば（ステップＳｂ４のＮｏ）、ステップＳｂ７の処理が実行される。
【００５８】
（ステップＳｂ５）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、誤差を用いた誤差逆伝播法により、機械学習モデルにおけるパラメータを更新する。具体的には、処理回路９は、本逐次学習において、誤差を用いた確率的勾配降下法により、機械学習モデルにおけるパラメータを更新する。
【００５９】
（ステップＳｂ６）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、選択された学習用データセットにおける学習用データを弁別する自然数ｉを変更する。次いで、処理回路９は、ステップＳｂ２乃至Ｓｂ４の処理を繰り返す。
【００６０】
（ステップＳｂ７）  
処理回路９は、モデル生成機能９７により、撮像条件と検出器条件とを付帯させた機械学習モデルを学習済みモデルとして出力する。具体的には、処理回路９は、ステップＳｂ２で用いられた機械学習モデルに、当該機械学習モデルの学習時に用いられた撮像条件と検出器条件とを付帯させる。処理回路９は、これらの条件が付帯された機械学習モデルを、学習済みモデルとして、メモリ７や外部記憶装置に出力する。なお、撮像条件と検出器条件との組み合わせに加えて、ハイパーパラメータに応じて、ステップＳｂ１乃至ステップＳｂ７の処理が実行された場合、処理回路９は、学習済みモデルの生成に用いられたハイパーパラメータに対応する用途を、学習済みモデルに付帯させる。  
【００６１】
以上に述べた構成および動作によれば、以下の効果を得ることができる。  
本実施形態における医用情報処理装置１によれば、撮像対象の数値ファントムの入力を受け付け、数値ファントムおよび所定の撮像条件に基づいて放射線物理シミュレータにより生成される生データを取得し、撮像対象に対する撮像により収集された収集データを受け付けて収集データに関する再構成画像を出力するように機能付けられた学習済みモデルを生成するための学習用データとして、数値ファントムと生データとを関連付けて出力することができる。これにより、本医用情報処理装置１によれば、学習用データの取得において、現実のＰＥＴ撮像により教師データとなる理想画像を取得することなく、理想画像として厳密に正確な数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより学習用の生データを生成し、生成された生データと当該数値ファントムとにより機械学習モデルの学習に用いられる学習用データを生成することができる。
【００６２】
すなわち、本実施形態における医用情報処理装置１によれば、被検体（患者）に放射性薬剤を大量に投与して生データにおける光子のカウント（計数）を稼ぐ、および放射性薬剤の通常の投与量で長時間の収集によりカウントを稼ぐことが不要となり、学習用データの生成のための被検体への被曝による負担は皆無となり、かつ真の意味での理想画像（数値ファントム）を教師データとして用いて学習用データを生成することができる。
【００６３】
また、本実施形態における医用情報処理装置１によれば、上記生成された学習用データを用いて機械学習モデルを学習することができる。また、本実施形態における医用情報処理装置１によれば、収集データの収集に関する複数の検出器に関する検出器条件をさらに用いて、生データを生成することができる。
【００６４】
また、本医用情報処理装置１によれば、複数の検出器各々における放射線の検出特性と、複数の検出器において隣接する検出器の間のギャップと、複数の検出器の幾何学的配置とのうち少なくとも一つを有する検出器条件と、収集データに関するガンマ線のカウント数と、ガンマ線の計数率と、ガンマ線の生成に関する核種名などでありとのうち少なくとも一つ、または収集データの収集に関するスキャン方式と、再構成に用いられるビュー数と、管電圧と、管電流とのうち少なくとも一つを有する撮像条件とに関して、放射線物理シミュレータに入力された検出器条件と撮像条件とを、学習用データに付帯させることができる。
【００６５】
また、本医用情報処理装置１によれば、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応する学習用データを用いて機械学習モデルを学習することにより、撮像条件と検出器条件との組み合わせに対応する学習済みモデルを生成することができる。また、本医用情報処理装置１によれば、学習前の機械学習モデルにおけるハイパーパラメータを選択することにより、再構成画像の画質、すなわち再構成画像の用途に応じて、学習済みモデルを生成することができる。
【００６６】
以上のことから、本医用情報処理装置１によれば、撮像条件と検出器条件との組み合わせや、再構成画像の用途に応じた学習済みモデルを生成することができる。すなわち、本医用情報処理装置１によれば、再構成画像の生成に関する各種補正（例えば、複数の検出器の幾何学的配置および検出器ギャップなどに関する補正（ノーマリゼ―ション）、計数損失に関する補正、短寿命核種の使用において収集時間における計数率の時間的変化など）を組み込んだ学習済みモデルを、生成することができる。このため、本医用情報処理装置１により生成された学習済みモデルは、幾何学的配置、ガンマ線の検出効率、検出器ギャップの影響を補正する機能を獲得しているため、例えば、特定のカウントに対する過学習の問題も解決することができる。
【００６７】
加えて、本医用情報処理装置１によれば、放射線物理シミュレータにより幅広い検出カウント数の生データを生成し、生データおよび数値ファントムを用いて学習を実施することにより、撮像条件および検出器条件の相違による過学習を回避することができ、学習済みモデルにおいて、撮像条件および検出器条件に応じた汎化性能を向上させることができる。
【００６８】
（第２実施形態）  
以下、本実施形態における医用情報処理装置を搭載した医用画像診断装置として、ＰＥＴ装置およびＸ線ＣＴ装置を例として、第１の適用例および第２の適用例においてそれぞれ説明する。本実施形態における医用情報処理装置は、被検体に対する撮像により収集された収集データに基づいて収集データに関する再構成画像を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶する記憶部と、収集データを取得するデータ収集部と、学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像を生成する再構成部と、を有する。具体的には、医用画像診断装置に搭載された医用情報処理装置におけるメモリ（記憶部）には、第１実施形態により生成された複数の学習済みモデルのうち、医用画像診断装置における検出器条件に一致する少なくとも一つの学習済みモデルを記憶する。
【００６９】
（第１の適用例）  
図９を参考にして、本適用例におけるＰＥＴ装置１００の全体構成について説明する。図９は、ＰＥＴ装置１００の構成の一例を示す図である。図９に示すように、ＰＥＴ装置１００は、ＰＥＴガントリ（データ収集部）１０、寝台５０およびコンソール７０を有する。本適用例における医用情報処理装置は、コンソール７０における複数の構成要素とＰＥＴガントリ１０とを有する。なお、図９では説明の都合上、ＰＥＴガントリ１０が複数描画されている。典型的には、ＰＥＴガントリ１０および寝台５０は、共通の検査室に設置され、コンソール７０は、検査室に隣接する制御室に設置される。ＰＥＴガントリ１０は、被検体ＰをＰＥＴ撮像する撮像装置である。寝台５０は、撮像対象の被検体Ｐを載置する天板５３を移動自在に支持する。コンソール７０は、ＰＥＴガントリ１０および寝台５０を制御するコンピュータを有する。
【００７０】
本ＰＥＴ装置１００における複数の検出器の幾何学的配置は、図９に示すようにリング状であるものとする。このとき、メモリ７４は、リング状の幾何学的配置を含む検出器条件を付帯する少なくとも一つの学習済みモデルを記憶する。以下、説明を具体的にするために、メモリ７４は、高いカウント数を含む撮像条件を付帯した学習済みモデル（以下、高カウントモデルと呼ぶ）と、低いカウント数を含む撮像条件を付帯した学習済みモデル（以下、低カウントモデルと呼ぶ）とを記憶するものとする。なお、メモリ７４は、ＰＥＴ撮像に用いられるＲＩ名を含む撮像条件を付帯した学習済みモデル、例えばルビジウム８２（８２Ｒｂ）に対応する学習済みモデル（以下、短半減期モデルと呼ぶ）を記憶してもよい。これらの場合、例えば、高カウントモデルは高いカウント数でＰＥＴ撮像が実行される検査名に対応し、低カウントモデルは低いカウント数でＰＥＴ撮像が実行される検査名に対応し、短半減期モデルは短い半減期のＲＩを用いたＰＥＴ撮像の検査名または検査内容に対応する。
【００７１】
なお、メモリ７４は、低カウントモデル、高カウントモデルおよび短半減期モデルを、学習済みモデルにより再構成されたＰＥＴ画像の用途別に記憶してもよい。例えば、ＰＥＴ画像の用途が診断用および撮像確認用の２種類である場合、メモリ７４は、低カウントモデル、高カウントモデルおよび短半減期モデルをそれぞれ２種類づつ、すなわち６パターンの学習済みモデル記憶する。
【００７２】
図９に示すように、ＰＥＴガントリ１０は、検出器リング１１、信号処理回路１３および同時計数回路１５を有する。
【００７３】
検出器リング１１は、中心軸Ｚ回りの円周上に配列された複数のガンマ線検出器１７を有する。なお、複数のガンマ線検出器１７の配列は、図９に示すリング状に限定されず、例えば、楕円状、三角形状などであってもよい。このとき、メモリ７４は、複数のガンマ線検出器１７の配列形状に対応する学習済みモデルを記憶する。検出器リング１１の開口部には、画像視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ  Ｏｆ  Ｖｉｅｗ）が設定される。画像視野に被検体Ｐの撮像部位が含まれるように被検体Ｐが位置決めされる。被検体Ｐには陽電子放出核種により標識された薬剤が投与される。陽電子放出核種から放出された陽電子は周囲の電子と対消滅し、一対の対消滅ガンマ線が発生される。
【００７４】
ガンマ線検出器１７は、被検体Ｐの体内から放出された対消滅ガンマ線を検出し、検出された対消滅ガンマ線の光量に応じた電気信号を生成する。例えば、ガンマ線検出器１７は、複数のシンチレータと複数の光電子増倍管とを有する。シンチレータは、被検体Ｐ内の放射性同位元素に由来する対消滅ガンマ線を受けて光を発生する。光電子増倍管は、光の光量に応じた電気信号を発生する。発生された電気信号は、信号処理回路１３に供給される。なお、ガンマ線検出器１７は、ＳｉＰＭ検出器、または半導体検出器であってもよい。
【００７５】
信号処理回路１３は、ガンマ線検出器１７の電気信号に基づいてシングルイベントデータを生成する。具体的には、信号処理回路１３は、検出時刻計測処理、位置計算処理、およびエネルギー計算処理を施す。信号処理回路１３は、検出時刻計測処理、位置計算処理、およびエネルギー計算処理を実行可能に構成されたＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤ、ＳＰＬＤなどにより実現される。
【００７６】
信号処理回路１３は、検出時刻計測処理により、ガンマ線検出器１７によるガンマ線の検出時刻を計測する。具体的には、信号処理回路１３は、ガンマ線検出器１７からの電気信号の波高値をモニタリングし、波高値が予め設定された閾値を超える時刻を検出時刻として計測する。換言すれば、信号処理回路１３は、波高値が閾値を超えたことを検知することにより電気的に消滅ガンマ線を検出する。
【００７７】
信号処理回路１３は、位置計算処理により、ガンマ線検出器１７からの電気信号に基づいて対消滅ガンマ線の入射位置を計算する。消滅ガンマ線の入射位置は、消滅ガンマ線が入射したシンチレータの位置座標に対応する。
【００７８】
信号処理回路１３は、エネルギー計算処理により、ガンマ線検出器１７からの電気信号に基づいて、検出した対消滅ガンマ線のエネルギー値を計算する。シングルイベントに関する検出時刻のデータと位置座標のデータとエネルギー値のデータとは関連付けられる。シングルイベントに関するエネルギー値のデータと位置座標のデータと検出時刻のデータとの組合せは、シングルイベントデータと呼ばれている。シングルイベントデータは、消滅ガンマ線が検出される毎に次々に生成される。生成されたシングルイベントデータは、同時計数回路１５に供給される。
【００７９】
同時計数回路１５は、信号処理回路１３からのシングルイベントデータに同時計数処理を施す。ハードウェア資源としては、同時計数回路１５は、同時計数処理を実行可能に構成されたＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤ、ＳＰＬＤなどにより実現される。同時計数回路１５は、同時計数処理により、繰り返し供給されるシングルイベントデータの中から、予め定められた時間枠内に収まる２つのシングルイベントに関するシングルイベントデータを繰り返し特定する。この対のシングルイベントは、同一の対消滅点から発生された対消滅ガンマ線に由来すると推定される。対のシングルイベントは、まとめて同時計数イベントと呼ばれる。この対消滅ガンマ線を検出した対のガンマ線検出器１７（より詳細にはシンチレータ）を結ぶ線は、ＬＯＲ（ｌｉｎｅ  ｏｆ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）と呼ばれる。ＬＯＲを構成する対のイベントに関するイベントデータは、同時計数イベントデータと呼ばれる。同時計数イベントデータとシングルイベントデータとは、コンソール７０に伝送される。なお、同時計数イベントデータとシングルイベントデータとを特に区別しないときはＰＥＴイベントデータと呼ぶことにする。
【００８０】
なお、上記構成において信号処理回路１３と同時計数回路１５とは、ＰＥＴガントリ１０に含まれるとしたが、本適用例はこれに限定されない。例えば、同時計数回路１５、または信号処理回路１３と同時計数回路１５との双方が、ＰＥＴガントリ１０とは別体の装置に含まれても良い。また、同時計数回路１５は、ＰＥＴガントリ１０に搭載される複数の信号処理回路１３に対して一つ設けられても良いし、ＰＥＴガントリ１０に搭載される複数の信号処理回路１３を複数のグループに区分し、各グループに対して一つ設けられてもよい。
【００８１】
図９に示すように、寝台５０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置し、載置された被検体Ｐを移動させる。寝台５０は、基台５１、支持フレーム５２、天板５３および寝台駆動装置５４を備える。基台５１は、床面に設置される。基台５１は、支持フレーム５２を、床面に対して垂直方向（Ｙ軸方向）に移動可能に支持する筐体である。支持フレーム５２は、基台５１の上部に設けられるフレームである。支持フレーム５２は、天板５３を中心軸Ｚに沿ってスライド可能に支持する。天板５３は、被検体Ｐが載置される柔軟性を有する板である。
【００８２】
寝台駆動装置５４は、寝台５０の筐体内に収容される。寝台駆動装置５４は、被検体Ｐが載置された支持フレーム５２と天板５３とを移動させるための動力を発生するモータ又はアクチュエータである。寝台駆動装置５４は、コンソール７０等による制御に従い作動する。
【００８３】
図９に示すように、コンソール７０は、ＰＥＴデータメモリ７１、入力インターフェース（入力部）７２、ディスプレイ（表示部）７３、メモリ（記憶部）７４、および処理回路（処理部）７５を有する。ＰＥＴデータメモリ７１、入力インターフェース７２、ディスプレイ７３、メモリ７４、および処理回路７５間のデータ通信は、例えば、有線のバス（ｂｕｓ）または無線を介して行われる。
【００８４】
ＰＥＴデータメモリ７１は、ＰＥＴガントリ１０から伝送されたシングルイベントデータおよび同時計数イベントデータを記憶する記憶装置である。ＰＥＴデータメモリ７１は、ＨＤＤやＳＳＤ、集積回路記憶装置等の記憶装置である。ＰＥＴデータメモリ７１に記憶されるイベントデータは、リストモードデータ、ヒストグラムデータなどいずれのデータ形式であってもよい。以下、ＰＥＴデータメモリ７１に記憶されたこれらのデータを総称して、収集データと呼ぶ。
【００８５】
入力インターフェース（入力部）７２は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路７５に出力する。入力インターフェース７２は、入力機器からの出力信号をバスを介して処理回路７５に供給する。具体的には、入力インターフェース７２は、被検体Ｐに対するＰＥＴ撮像の実施に先立って、操作者の指示に従って検査名等の検査内容、撮像条件などを入力する。なお、検査内容は、放射線情報システム（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ：以下、ＲＩＳと呼ぶ）からネットワークを介して入力された検査のオーダ情報であってもよい。このとき、処理回路７５は、オーダ情報から検査内容を抽出する。また、入力インターフェース７２は、ＰＥＴ画像の用途、または画質を、操作者の指示により入力してもよい。なお、入力インターフェース７２の実現手段としての入力機器は、第１実施形態と同様なため、説明は省略する。
【００８６】
ディスプレイ７３は、処理回路７５における表示制御機能７５４による制御を受けて、種々の情報を表示する。ディスプレイ７３は、例えば、検査内容および撮像条件等の入力に関するＧＵＩを表示する。ディスプレイ７３は、処理回路９における再構成機能７５１により生成されたＰＥＴ画像および画像処理機能７５２により生成された医用画像を表示する。なお、ディスプレイ７３は、例えば、画質または用途等の入力に関するＧＵＩを表示してもよい。ディスプレイ７３の実現手段としての表示機器は第１実施形態と同様なため、説明は省略する。
【００８７】
メモリ７４は、入力インターフェース７２を介して入力された各種条件、情報、処理回路９において実行される複数の機能各々に対応するプログラム、再構成機能７５１により生成されたＰＥＴ画像、および画像処理機能７５２により生成された医用画像を記憶する。メモリ７４は、収集データの収集に関する複数の検出器（ガンマ線検出器１７）の幾何学的配置に対応する学習済みモデルを記憶する。すなわち、メモリ７４は、ガンマ線検出器１７の幾何学的配置に関する検出器条件に対応する少なくとも一つの学習済みモデルを記憶する。メモリ７４は、収集データに関するガンマ線のカウント数と、ガンマ線の計数率と、ガンマ線の生成に関する核種名とのうち少なくとも一つを有する撮像条件に応じて、学習済みモデルを複数記憶する。なお、メモリ７４は、再構成画像（ＰＥＴ画像）の用途に応じて、学習済みモデルを複数記憶してもよい。学習済みモデルには、生データと数値ファントムとによる学習において再構成画像（ＰＥＴ画像）の生成に関する補正が組み込まれる。例えば、メモリ７４は、上述したように、高カウントモデル、低カウントモデル、短半減期モデルを、関連する撮像条件とともに、場合によって用途とともに記憶する。また、メモリ７４の実現手段としての記憶機器は第１実施形態と同様なため、説明は省略する。
【００８８】
処理回路７５は、ハードウェア資源として、ＣＰＵあるいはＭＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有する。処理回路７５は、当該メモリから読み出した各種プログラムの実行により、再構成機能７５１、画像処理機能７５２、撮像制御機能７５３および表示制御機能７５４を実現する。なお、再構成機能７５１、画像処理機能７５２、撮像制御機能７５３および表示制御機能７５４は、一の基板の処理回路により実装されても良いし、複数の基板の処理回路により分散して実装されてもよい。再構成機能７５１、画像処理機能７５２、撮像制御機能７５３、および表示制御機能７５４各々を実現する処理回路７５は、再構成部、画像処理部、撮像制御部、および表示制御部の一例である。
【００８９】
処理回路７５は、再構成機能７５１により、入力インターフェース７２を介して入力された撮像条件および用途に従って、メモリ７４に記憶された学習済みモデルを選択する。処理回路７５は、選択された学習済みモデルに、収集データを入力する。処理回路７５は、収集データが入力された学習済みモデルを実行することにより、収集データの再構成画像としてのＰＥＴ画像を生成する。処理回路７５は、生成されたＰＥＴ画像を、メモリ７４およびディスプレイ７３に出力する。
【００９０】
処理回路７５は、画像処理機能７５２により、再構成機能７５１により再構成されたＰＥＴ画像に種々の画像処理を施す。例えば、処理回路７５は、ＰＥＴ画像にボリュームレンダリングや、サーフェスボリュームレンダリング、画素値投影処理、ＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ−Ｐｌａｎｅｒ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）処理、ＣＰＲ（Ｃｕｒｖｅｄ  ＭＰＲ）処理等の３次元画像処理を施して医用画像を生成する。
【００９１】
処理回路７５は、撮像制御機能７５３により、ＰＥＴ撮像を行うためにＰＥＴガントリ１０と寝台５０とを同期的に制御する。また、処理回路７５は、ＰＥＴガントリ１０による位置決めスキャンを実行可能である。ＰＥＴ位置決めスキャンのために処理回路７５は、ＰＥＴガントリ１０と寝台５０とを同期的に制御する。処理回路７５は、ＰＥＴ撮像に関する収集エリアを設定する。
【００９２】
処理回路７５は、表示制御機能７５４により、種々の情報をディスプレイ７３に表示する。例えば、処理回路７５は、再構成機能７５１により再構成されたＰＥＴ画像をディスプレイ７３に表示する。また、処理回路７５は、各種設定および入力のためのＧＵＩをディスプレイ７３に表示する。
【００９３】
以上が本適用例に係るＰＥＴ装置１００の全体構成についての説明である。以下、本ＰＥＴ装置１００におけるＰＥＴ画像の再構成の処理手順（以下、ＰＥＴ再構成処理と呼ぶ）について説明する。図１０は、処理回路７５で実行されるＰＥＴ再構成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００９４】
（ＰＥＴ再構成処理）  
（ステップＳｃ１）  
入力インターフェース７２は、ＰＥＴ撮像の実行に先だって、ＰＥＴ撮像に関する撮像条件を入力する。このとき、入力インターフェース７２は、ＰＥＴ画像の用途を入力してもよい。なお、処理回路７５は、ＲＩＳから入力された検査のオーダ情報から、検査内容を抽出する。
【００９５】
（ステップＳｃ２）  
処理回路７５は、撮像制御機能７５３により、撮像条件に従って被検体Ｐを撮像し、収集データを取得する。ＰＥＴデータメモリ７１は、収集データを記憶する。
【００９６】
（ステップＳｃ３）  
処理回路７５は、再構成機能７５１により、撮像条件に基づいて、メモリ７４に記憶された複数の学習済みモデルから、ＰＥＴ画像の再構成に用いられる学習済みモデルを選択する。例えば、処理回路７５は、撮像条件において低カウント数が含まれる場合、すなわち収集時間が短い場合、低カウントモデルを選択する。また、処理回路７５は、撮像条件において高カウント数が含まれる場合、すなわち収集時間が長い場合、高カウントモデルを選択する。また、処理回路７５は、撮像条件においてルビジウム８２（８２Ｒｂ）などの短半減期の核種が含まれる場合、短半減期モデルを選択する。なお、処理回路７５は、検査内容に基づいて、ＰＥＴ画像の再構成に用いられる学習済みモデルを選択してもよい。また、処理回路７５は、撮像条件とＰＥＴ画像の用途とのうち少なくとも一方に基づいて、ＰＥＴ画像の再構成に用いられる学習済みモデルを選択してもよい。すなわち、処理回路７５は、メモリ７４に記憶された複数の学習済みモデルから用途に対応する学習済みモデルを選択してもよい。
【００９７】
（ステップＳｃ４）  
処理回路７５は、再構成機能７５１により、選択された学習済みモデルに収集データを入力し、再構成画像を出力する。図１１は、選択された学習済みモデルが低カウントモデルである場合の本ステップにおける処理ＬＣＲｅｃｏｎと、選択された学習済みモデルが高カウントモデルである場合の本ステップにおける処理ＨＣＲｅｃｏｎとの一例を示す図である。
【００９８】
収集時間が短い場合、選択された学習済みモデルは低カウントモデルとなり、収集データは、低カウントの収集データ（以下、低カウントデータと呼ぶ）となる。このとき、図１１に示すように、処理回路７５は、再構成機能７５１により、低カウントデータを低カウントモデルに入力し、再構成画像を生成する。また、収集時間が長い場合、選択された学習済みモデルは高カウントモデルでなり、収集データは、高カウントの収集データ（以下、高カウントデータと呼ぶ）となる。このとき、図１１に示すように、処理回路７５は、高カウントデータを高カウントモデルに入力し、再構成画像を生成する。処理回路７５は、生成された再構成画像をディスプレイ７３に出力する。なお、処理回路７５は、画像処理機能７５２により、生成された再構成画像に対して各種画像処理を実行してもよい。
【００９９】
以上に述べた構成および動作によれば、第１実施形態における効果に加えて以下の効果を得ることができる。  
本適用例にかかるＰＥＴ装置１００における医用情報処理装置によれば、被検体Ｐに対する撮像（ＰＥＴ撮像）により収集された収集データに基づいて収集データに関する再構成画像（ＰＥＴ画像）を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶し、収集データを取得し、学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像（ＰＥＴ画像）を生成することができる。本医用情報処理装置に記憶された学習済みモデルには、生データと数値ファントムとによる学習済みモデル生成処理９８での学習において、再構成画像（ＰＥＴ画像）の生成に関する各種補正を組み込むことができる。
【０１００】
また、本適用例における医用情報処理装置によれば、収集データに関するガンマ線のカウント数と、ガンマ線の計数率と、ガンマ線の生成に関する核種名とのうち少なくとも一つを有する撮像条件に応じて、学習済みモデルを複数記憶し、撮像における撮像条件に基づいて、記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから撮像条件に対応する学習済みモデルを選択し、選択された学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像（ＰＥＴ画像）を生成することができる。
【０１０１】
また、本適用例における医用情報処理装置によれば、収集データの収集に関する複数の検出器（ガンマ線検出器１７）の幾何学的配置に対応する学習済みモデルを記憶することができる。また、本適用例における医用情報処理装置によれば、再構成画像（ＰＥＴ画像）の用途に応じて、学習済みモデルを複数記憶し、用途に基づいて記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから用途に対応する学習済みモデルを選択し、選択された学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像（ＰＥＴ画像）を生成することができる。
【０１０２】
以上のことから、本適用例における医用情報処理装置によれば、第１実施形態において生成された学習済みモデルはガンマ線検出器１７の幾何学的配置、検出効率、検出器ギャップの影響を補正する機能をすでに獲得しているため、収集データに対するＰＥＴ画像の再構成においてこれらの補正を行うことなく、ＰＥＴ画像を生成することができる。これにより、例えば、再構成処理においてこれらの補正は不要となり、検査効率を向上させることができる。また、本適用例における医用情報処理装置によれば、撮像条件、検出器条件、およびＰＥＴ画像の用途に応じて学習済みモデルを使い分けて再構成処理を実行できるため、撮像条件、検出器条件、およびＰＥＴ画像の用途に適した再構成画像を生成することができる。例えば、本適用例における医用情報処理装置によれば、操作者の所望に応じて、診断画像用の再構成に適した学習済みモデル、または撮像確認用の簡易再構成に適した学習済みモデルを用いて、再構成画像を生成することができる。
【０１０３】
（第２の適用例）  
図１２を参考にして、本適用例におけるＸ線ＣＴ装置２００の全体構成について説明する。図１２は、Ｘ線ＣＴ装置２００の構成の一例を示す図である。図１２に示すように、Ｘ線ＣＴ装置２００は、ＣＴガントリ（データ収集部）３０、寝台５０及びコンソール４０を有する。本適用例における医用情報処理装置は、コンソール４０における複数の構成要素とＣＴガントリ３０とを有する。なお、図１２では説明の都合上、ＣＴガントリ３０が複数描画されている。
【０１０４】
Ｘ線ＣＴ装置２００には、第３世代ＣＴ、第４世代ＣＴ等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本適用例として実施可能である。ここで、第３世代ＣＴは、Ｘ線管３１とＸ線検出器３２とが一体として被検体Ｐの周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ−Ｔｙｐｅである。第４世代ＣＴは、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線管３１のみが被検体Ｐの周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ−Ｔｙｐｅである。なお、Ｘ線を発生させるハードウェアは、図１２に示すＸ線管３１に限られない。例えば、Ｘ線管３１に代えて、第５世代方式を用いてＸ線を発生させることにしても構わない。第５世代方式は、電子銃から発生した電子ビームを集束させるフォーカスコイルと、電磁偏向させる偏向コイルと、被検体Ｐの半周を囲い偏向した電子ビームが衝突することによってＸ線を発生させるターゲットリングとを含む。
【０１０５】
本適用例におけるＸ線ＣＴ装置２００における複数のＸ線検出素子の幾何学的配置、すなわちＸ線検出器３２の幾何学的配置は、図１２に示すように、チャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたＸ線検出素子列がスライス方向（列方向）に複数配列された構造（以下、２次元構造と呼ぶ）を有するものとする。このとき、メモリ４３は、２次元構造の幾何学的配置を含む検出器条件および撮像条件を付帯する少なくとも一つの学習済みモデルを記憶する。
【０１０６】
以下、説明を具体的にするために、メモリ４３は、高管電圧を含む撮像条件を付帯した学習済みモデル（以下、高エネルギーモデルと呼ぶ）と、低管電圧を含む撮像条件を付帯した学習済みモデル（以下、低エネルギーモデルと呼ぶ）とを記憶するものとする。なお、メモリ４３は、管電流、スキャン方式、ＣＴ画像の再構成に用いられるビュー数各々を含む撮像条件を付帯した学習済みモデルを記憶してもよい。
【０１０７】
本適用例における学習済みモデルは、データ収集回路（以下、ＤＡＳ（Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）と呼ぶ）３８から出力されたデータに対応する生データと数値ファントムとを用いてＣＴ再構成学習が実行された機械学習モデルであるものとする。
【０１０８】
なお、本適用例における学習済みモデルは、ＤＡＳ３８から出力されたデータに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施した投影データに対応する生データと数値ファントムとを用いてＣＴ再構成学習が実行された機械学習モデルであってもよい。この場合、学習済みモデルには、前処理に関する各種補正が組み込まれることとなる。このとき、Ｘ線ＣＴ装置２００は、処理回路４４において、前処理を実行する前処理機能（前処理部）を有するものとなる。また、本適用例における学習済みモデルは、Ｘ線検出器３２から出力されたデータ（以下、純生データと呼ぶ）に対応する生データと数値ファントムとを用いてＣＴ再構成学習が実行された機械学習モデルであってもよい。この場合、学習済みモデルには、前処理に関する各種補正およびＤＡＳ３８にて実行される各種処理内容が組み込まれることとなる。このとき、Ｘ線ＣＴ装置２００におけるＤＡＳ３８は不要となる。
【０１０９】
ＣＴガントリ３０は、被検体ＰをＸ線ＣＴ撮影するための構成を有するスキャン装置である。寝台５０は、Ｘ線ＣＴ撮影の対象となる被検体Ｐを載置し、被検体Ｐを位置決めするための搬送装置である。コンソール４０は、ＣＴガントリ３０を制御するコンピュータである。例えば、ＣＴガントリ３０及び寝台５０はＣＴ検査室に設置され、コンソール４０はＣＴ検査室に隣接する制御室に設置される。ＣＴガントリ３０、寝台５０及びコンソール４０は互いに通信可能に有線または無線で接続されている。なお、コンソール４０は、必ずしも制御室に設置されなくてもよい。例えば、コンソール４０は、ＣＴガントリ３０及び寝台５０とともに同一の部屋に設置されてもよい。また、コンソール４０は、ＣＴガントリに組み込まれてもよい。
【０１１０】
図１２に示すように、ＣＴガントリ３０は、Ｘ線管３１、Ｘ線検出器３２、回転フレーム３３、Ｘ線高電圧装置３４、制御装置３５、ウェッジ３６、コリメータ３７、およびＤＡＳ３８を有する。
【０１１１】
Ｘ線管３１は、Ｘ線を被検体Ｐに照射する。具体的には、Ｘ線管３１は、熱電子を発生する陰極と、陰極から放出される熱電子を受けてＸ線を発生する陽極と、陰極と陽極とを保持する真空管とを含む。Ｘ線管３１は、高圧ケーブルを介してＸ線高電圧装置３４に接続されている。陰極と陽極との間には、Ｘ線高電圧装置３４により管電圧が印加される。管電圧の印加により陰極から陽極に向けて熱電子が放出される。陰極から陽極に向けて熱電子が放出されることにより管電流が流れる。Ｘ線高電圧装置３４からの高電圧の印加及びフィラメント電流の供給により、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子が放出され、熱電子が陽極に衝突することによりＸ線が発生される。例えば、Ｘ線管３１には、回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。
【０１１２】
Ｘ線検出器３２は、Ｘ線管３１から照射され被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、検出されたＸ線の線量に対応した電気信号をＤＡＳ３８に出力する。Ｘ線検出器３２は、２次元構造を有する。Ｘ線検出器３２は、例えば、グリッド、シンチレータアレイ及び光センサアレイを有する間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有する。シンチレータは、入射Ｘ線量に応じた光量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射面側に配置され、散乱Ｘ線を吸収するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドは、コリメータ（１次元コリメータ又は２次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光の光量に応じた電気信号に変換する機能を有する。光センサとしては、例えば、フォトダイオード、光電子増倍管等が用いられる。なお、Ｘ線検出器３２は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であってもよい。Ｘ線検出器３２は、Ｘ線検出部の一例である。
【０１１３】
回転フレーム３３は、Ｘ線管３１とＸ線検出器３２とを回転軸（Ｚ軸）回りに回転可能に支持する円環状のフレームである。具体的には、回転フレーム３３は、Ｘ線管３１とＸ線検出器３２とを対向支持する。回転フレーム３３は、不図示の固定フレームに回転軸回りに回転可能に支持される。制御装置３５により、回転フレーム３３は、回転軸回りに回転する。これにより、回転フレーム３３は、Ｘ線管３１とＸ線検出器３２とを回転軸回りに回転させる。回転フレーム３３は、制御装置３５の駆動機構からの動力を受けて回転軸回りに一定の角速度で回転する。回転フレーム３３の開口部３９には、画像視野（ＦＯＶ）が設定される。回転フレーム３３は、回転部の一例である。
【０１１４】
なお、本適用例では、非チルト状態での回転フレーム３３の回転軸又は寝台５０の天板５３の長手方向をＺ軸方向、Ｚ軸方向に直交し床面に対し水平である軸方向をＸ軸方向、Ｚ軸方向に直交し床面に対し垂直である軸方向をＹ軸方向と定義する。
【０１１５】
Ｘ線高電圧装置３４は、高電圧発生装置及びＸ線制御装置を有する。高電圧発生装置は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有する。高電圧発生装置は、Ｘ線管３１に印加する高電圧及びＸ線管３１に供給するフィラメント電流を発生する。Ｘ線制御装置は、Ｘ線管３１が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行う。なお、高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。また、Ｘ線高電圧装置３４は、ＣＴガントリ３０内の回転フレーム３３に設けられてもよいし、ＣＴガントリ３０内の固定フレーム（図示しない）に設けられても構わない。Ｘ線高電圧装置３４は、Ｘ線高電圧部の一例である。
【０１１６】
ウェッジ３６は、被検体Ｐに照射されるＸ線の線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ３６は、Ｘ線管３１から被検体Ｐへ照射されるＸ線の線量が予め定められた分布になるようにＸ線を減衰する。例えば、ウェッジ３６としては、ウェッジフィルタ（ｗｅｄｇｅ  ｆｉｌｔｅｒ）やボウタイフィルタ（ｂｏｗ−ｔｉｅ  ｆｉｌｔｅｒ）等のアルミニウム等の金属板が用いられる。金属板は、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるように予め加工される。
【０１１７】
コリメータ３７は、ウェッジ３６を透過したＸ線の照射範囲を限定する。コリメータ３７は、Ｘ線を遮蔽する複数の鉛板をスライド可能に支持する。コリメータ３７は、複数の鉛板により形成されるスリットの形態を調節する。なお、コリメータ３７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。
【０１１８】
ＤＡＳ３８は、Ｘ線検出器３２により検出されたＸ線の線量に応じた電気信号をＸ線検出器３２から読み出す。ＤＡＳ３８は、読み出した電気信号を増幅する。ＤＡＳ３８は、ビュー期間に亘り、増幅された電気信号を積分することにより当該ビュー期間に亘るＸ線の線量に応じたデジタル値を有する検出データを収集する。ＤＡＳ３８は、例えば、検出データを生成可能な回路素子を搭載したＡＳＩＣ等により実現される。検出データは、非接触データ伝送装置等を介してコンソール４０に転送される。非接触データ伝送装置は、回転フレーム３３に設けられた送信機と、ＣＴガントリ３０の非回転部分（例えば、不図示の固定フレーム）に設けられた受信機とを有する。送信機は、発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する。受信機は、フォトダイオードを有する。送信機は、発光ダイオードを介して、検出データを受信機に送信する。受信機は、フォトダイオードを介して検出データを受信する。受信機は、受信した検出データを、コンソール４０に伝送する。これにより、非接触データ伝送装置は、光通信を介して検出データをコンソールに伝送する。なお、回転フレーム３３からＣＴガントリ３０の非回転部分への検出データの送信方法として、前述の光通信に限らず、非接触型のデータ伝送であれば如何なる方式が採用されても構わない。
【０１１９】
制御装置３５は、コンソール４０における処理回路４４におけるシステム制御機能４４１に従いＸ線ＣＴ撮影を実行するためにＸ線高電圧装置３４やＤＡＳ３８を制御する。制御装置３５は、ＣＰＵあるいはＭＰＵ等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。処理回路は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ等のプロセッサとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有する。また、制御装置３５は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどにより実現されてもよい。また、制御装置３５は、他の複合プログラマブル論理デバイス又は単純プログラマブル論理デバイス等により実現されてもよい。制御装置３５は、コンソール４０から、もしくはＣＴガントリ３０に取り付けられた入力インターフェース４１からの入力信号を受けて、ＣＴガントリ３０及び寝台５０の動作制御を行う機能を有する。
【０１２０】
例えば、制御装置３５は、入力信号を受けて回転フレーム３３を回転させる制御や、ＣＴガントリ３０をチルトさせる制御、および寝台５０及び天板５３を動作させる制御を行う。なお、ＣＴガントリ３０をチルトさせる制御は、ＣＴガントリ３０に取り付けられた入力インターフェース４１によって入力される傾斜角度（チルト角度）情報により、制御装置３５がＸ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム３３を回転させることによって実現される。なお、制御装置３５はＣＴガントリ３０に設けられてもよいし、コンソール４０に設けられても構わない。制御装置３５は、架台制御部の一例である。
【０１２１】
寝台５０は、基台５１、支持フレーム５２、天板５３及び寝台駆動装置５４を備える。基台５１は、ＣＴ検査室の床面に設置される。基台５１、支持フレーム５２、天板５３及び寝台駆動装置５４に関する構成及び動作は、第１の適用例と同様なため、説明は省略する。
【０１２２】
コンソール４０は、入力インターフェース（入力部）４１、ディスプレイ（表示部）４２、メモリ（記憶部）４３、および処理回路（処理部）４４を有する。入力インターフェース４１、ディスプレイ４２、メモリ４３、および処理回路４４間のデータ通信は、例えば、有線のバス（ｂｕｓ）または無線を介して行われる。
【０１２３】
入力インターフェース４１は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４４に出力する。入力インターフェース４１は、入力機器からの出力信号をバスを介して処理回路４４に供給する。具体的には、入力インターフェース４１は、被検体Ｐに対するＣＴスキャンの実施に先立って、操作者の指示に従って撮像条件などを入力する。入力インターフェース４１の実現手段としての入力機器は第１実施形態と同様なため、説明は省略する。
【０１２４】
ディスプレイ４２は、処理回路４４におけるシステム制御機能４４１による制御を受けて、種々の情報を表示する。ディスプレイ４２は、例えば、撮像条件等の入力に関するＧＵＩを表示する。ディスプレイ４２は、処理回路４４における再構成機能４４２により生成されたＣＴ画像、および画像処理機能４４３により生成された医用画像を表示する。ディスプレイ４２の実現手段としての表示機器は第１実施形態と同様なため、説明は省略する。
【０１２５】
メモリ４３は、入力インターフェース４１を介して入力された各種条件、情報、処理回路４４において実行される複数の機能各々に対応するプログラム、再構成機能４４２により生成されたＣＴ画像、および画像処理機能４４３により生成された医用画像を記憶する。メモリ４３は、ＤＡＳ３８から出力された検出データをビュー角および検出素子番号と対応付けて、収集データとして記憶する。メモリ４３は、収集データの収集に関する複数の検出器（Ｘ線検出器３２）の幾何学的配置に対応する学習済みモデルを記憶する。すなわち、メモリ４３は、Ｘ線検出器３２の幾何学的配置に関する検出器条件に対応する少なくとも一つの学習済みモデルを記憶する。メモリ４３は、収集データの収集に関するスキャン方式と、再構成に用いられるビュー数と、管電圧と、管電流とのうち少なくとも一つを有する撮像条件に応じて、前記学習済みモデルを複数記憶する。例えば、メモリ４３は、上述したように、高エネルギーモデル、低エネルギーモデルを、関連する撮像条件とともに記憶する。メモリ４３の実現手段としての記憶機器は第１実施形態と同様なため、説明は省略する。
【０１２６】
処理回路４４は、入力インターフェース４１から出力される入力操作の電気信号に応じて本Ｘ線ＣＴ装置２００全体の動作を制御する。処理回路４４は、ハードウェア資源として、ＣＰＵあるいはＭＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有する。処理回路４４は、メモリに展開されたプログラムを実行するプロセッサにより、システム制御機能４４１、再構成機能４４２、画像処理機能４４３等を実行する。なお、上記複数の機能は単一の処理回路で実現される場合に限らない。複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより上記複数の機能を実現するものとしても構わない。システム制御機能４４１、再構成機能４４２、画像処理機能４４３各々を実現する処理回路４４は、システム制御部、再構成部、および画像処理部の一例である。
【０１２７】
処理回路４４は、システム制御機能４４１により、Ｘ線ＣＴ撮影を行うために、Ｘ線高電圧装置３４、制御装置３５、ＤＡＳ３８などを制御する。
【０１２８】
処理回路４４は、再構成機能４４２により、入力インターフェース４１を介して入力された撮像条件に従って、メモリ４３に記憶された学習済みモデルを選択する。処理回路４４は、選択された学習済みモデルに、収集データを入力する。処理回路４４は、収集データが入力された学習済みモデルを実行することにより、収集データの再構成画像としてのＣＴ画像を生成する。処理回路４４は、生成されたＣＴ画像を、ディスプレイ４２およびメモリ４３に出力する。
【０１２９】
処理回路４４は、画像処理機能４４３により、再構成機能４４２により生成されたＣＴ画像のデータを、任意断面の断面画像データや任意視点方向のレンダリング画像データに変換する。変換は、入力インターフェース４１を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて行われる。例えば、処理回路４４は、ＣＴ画像のデータにボリュームレンダリングや、サーフェスボリュームレンダリング、画像値投影処理、ＭＰＲ処理、ＣＰＲ処理等の３次元画像処理を施して、任意視点方向のレンダリング画像データを生成する。
【０１３０】
なお、コンソール４０は、単一のコンソールにて複数の機能を実行するものとして説明したが、複数の機能を別々のコンソールが実行することにしても構わない。例えば、システム制御機能４４１、再構成機能４４２、画像処理機能４４３等の処理回路４４の機能は、分散して別々のコンソールに搭載されても構わない。
【０１３１】
なお、本適用例に係る技術は、一管球型の医用Ｘ線ＣＴ装置にも、Ｘ線管と検出器との複数のペアを回転リングに搭載した、いわゆる多管球型の医用Ｘ線ＣＴ装置にも適用可能である。
【０１３２】
以上が本適用例に係るＸ線ＣＴ装置２００の全体構成についての説明である。以下、本Ｘ線ＣＴ装置２００におけるＣＴ画像の再構成の処理手順（以下、ＣＴ再構成処理と呼ぶ）について説明する。ＣＴ再構成処理の概要は、ＰＥＴ再構成処理と概ね同様なため、図１０を用いて説明する。
【０１３３】
（ＣＴ再構成処理）  
（ステップＳｃ１）  
入力インターフェース４１は、ＣＴスキャンの実行に先だって、ＣＴスキャンに関する撮像条件を入力する。
【０１３４】
（ステップＳｃ２）  
処理回路４４は、システム制御機能４４１により、撮像条件に従って被検体Ｐに対してＣＴスキャンを実行し、収集データを取得する。処理回路４４は、収集データをメモリ４３に記憶させる。
【０１３５】
（ステップＳｃ３）  
処理回路４４は、再構成機能４４２により、撮像条件に基づいて、メモリ４３に記憶された複数の学習済みモデルからＣＴ画像の再構成に用いられる学習済みモデルを選択する。例えば、処理回路４４は、撮像条件において低管電圧が含まれる場合、低エネルギーモデルを選択する。また、処理回路４４は、撮像条件において高管電圧が含まれる場合、高エネルギーモデルを選択する。
【０１３６】
（ステップＳｃ４）  
処理回路４４は、再構成機能４４２により、選択された学習済みモデルに収集データを入力し、ＣＴ画像としての再構成画像を出力する。例えば、低管電圧でＣＴスキャンが実行された場合、選択された学習済みモデルは低エネルギーモデルとなり、収集データは、低管電圧での収集データ（以下、低管電圧データと呼ぶ）となる。このとき、処理回路４４は、低管電圧データを低エネルギーモデルに入力し、再構成画像を生成する。また、高管電圧でＣＴスキャンが実行された場合、選択された学習済みモデルは高エネルギーモデルとなり、収集データは、高管電圧での収集データ（以下、高管電圧データと呼ぶ）となる。このとき、処理回路４４は、高管電圧データを高エネルギーモデルに入力し、再構成画像を生成する。処理回路４４は、生成された再構成画像をディスプレイ４２に出力する。なお、処理回路４４は、画像処理機能４４３により、生成された再構成画像に対して各種画像処理を実行してもよい。なお、本適用例において、ＣＴ画像の用途に応じて学習済みモデルを使い分けて再構成処理を実行することについては、第１の適用例と同様なため、説明は省略する。
【０１３７】
以上に述べた構成および動作によれば、第１実施形態における効果に加えて以下の効果を得ることができる。  
本適用例にかかるＸ線ＣＴ装置２００における医用情報処理装置によれば、被検体Ｐに対する撮像（ＣＴスキャン）により収集された収集データに基づいて収集データに関する再構成画像（ＣＴ画像）を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶し、収集データを取得し、学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像（ＣＴ画像）を生成することができる。本Ｘ線ＣＴ装置２００に記憶された学習済みモデルには、生データと数値ファントムとによる学習済みモデル生成処理９８での学習において、再構成画像（ＣＴ画像）の生成に関する各種補正を組み込むことができる。
【０１３８】
また、本適用例における医用情報処理装置によれば、収集データの収集に関するスキャン方式と、再構成に用いられるビュー数と、管電圧と、管電流とのうち少なくとも一つにを有する撮像条件に応じて、学習済みモデルを複数記憶し、撮像における撮像条件に基づいて、記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから撮像条件に対応する学習済みモデルを選択し、選択された学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像（ＣＴ画像）を生成することができる。また、本適用例における医用情報処理装置によれば、収集データの収集に関する複数の検出器（Ｘ線検出器）の幾何学的配置に対応する学習済みモデルを記憶することができる。
【０１３９】
また、本適用例における医用情報処理装置によれば、再構成画像（ＣＴ画像）の用途に応じて、学習済みモデルを複数記憶し、用途に基づいて記憶部に記憶された複数の学習済みモデルから用途に対応する学習済みモデルを選択し、選択された学習済みモデルに収集データを入力することにより、再構成画像（ＣＴ画像）を生成することができる。
【０１４０】
以上のことから、本適用例における医用情報処理装置によれば、第１実施形態において生成された学習済みモデルはＸ線検出器３２の幾何学的配置、検出効率、検出器ギャップの影響を補正する機能および前処理に関する補正機能をすでに獲得しているため、収集データに対するＣＴ画像の再構成においてこれらの補正を行うことなく、ＣＴ画像を生成することができる。これにより、例えば、再構成処理においてこれらの補正は不要となり、検査効率を向上させることができる。また、本適用例における医用情報処理装置によれば、撮像条件、検出器条件、およびＣＴ画像の用途に応じて学習済みモデルを使い分けて再構成処理を実行できるため、撮像条件、検出器条件、およびＣＴ画像の用途に適した再構成画像を生成することができる。例えば、本適用例における医用情報処理装置によれば、操作者の所望に応じて、診断画像用の再構成に適した学習済みモデル、または撮像確認用の簡易再構成に適した学習済みモデルを用いて、再構成画像を生成することができる。
【０１４１】
第１実施形態、第２実施形態、第１の適用例および第２の適用例等の応用例として、本医用情報処理装置１の技術的思想は、学習用データ生成処理９４、学習済みモデル生成処理９８、および再構成処理（ＰＥＴ再構成処理およびＣＴ再構成処理）各々に関するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。例えば、学習用データ生成処理９４を実行するプログラムは、コンピュータに、撮像対象の数値ファントムの入力を受け付け、数値ファントム及び所定の撮像条件に基づいて放射線物理シミュレータにより生成される生データを取得し、撮像対象に対する撮像により収集された収集データを受け付けて収集データに関する再構成画像を出力するように機能付けられた学習済みモデルを生成するための学習用データとして数値ファントムと生データとを関連付けて出力すること、を実現させる。
【０１４２】
また、学習済みモデル生成処理９８を実行するプログラムは、コンピュータに、学習用データ生成処理９４により生成された学習用データを用いて機械学習モデルを学習することにより学習済みモデルを生成することを実現させる。また、再構成処理を実行するプログラムは、コンピュータに、被検体に対する撮像により収集された収集データに基づいて収集データに関する再構成画像を直接出力するように機能付けられ、かつ数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルを記憶し、収集データを取得し、学習済みモデルに収集データを入力することにより再構成画像を生成することを実現させる。コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどの各種可搬型記憶媒体に格納して頒布することも可能である。
【０１４３】
第１実施形態の応用例として、本医用情報処理装置１の技術的思想をクラウド等で実現する場合には、インタネット上のサーバーは、例えば、図１の構成図におけるメモリ７および処理回路９を有するものとなる。このとき、学習用データ生成処理９４および学習済みモデル生成処理９８は、これらの処理各々を実行するプログラムをサーバーの処理回路９にインストールし、インストールされたプログラムを実行することによって実現される。また、入力インターフェース３およびディスプレイ５は、例えば、ネットワークを介した各種端末において実現される。
【０１４４】
以上に説明した実施形態、適用例等の医用情報処理装置によれば、数値ファントムを用いた放射線物理シミュレータにより生成された生データと当該数値ファントムとを用いて学習された学習済みモデルに従って、再構成処理を行うことができる。
【０１４５】
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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【符号の説明】
【０１４６】
１…医用情報処理装置
３、４１、７２…入力インターフェース
５、４２、７３…ディスプレイ
７、４３、７４…メモリ
９、４４、７５…処理回路
１０…ＰＥＴガントリ
１１…検出器リング
１３…信号処理回路
１５…同時計数回路
１７…ガンマ線検出器
３０…ＣＴガントリ
３１…Ｘ線管
３２…Ｘ線検出器
３３…回転フレーム
３４…Ｘ線高電圧装置
３５…制御装置
３６…ウェッジ
３７…コリメータ
３８…ＤＡＳ
３９…開口部
４０、７０…コンソール
５０…寝台
５１…基台
５２…支持フレーム
５３…天板
５４…寝台駆動装置
７１…ＰＥＴデータメモリ
９１…受付機能
９３…取得機能
９４…学習用データ生成処理
９５…出力機能
９７…モデル生成機能
９８…学習済みモデル生成処理
１００…ＰＥＴ装置
２００…Ｘ線ＣＴ装置
４４１…システム制御機能
４４２…再構成機能
４４３…画像処理機能
７５１…再構成機能
７５２…画像処理機能
７５３…撮像制御機能
７５４…表示制御機能
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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