(57)【要約】【課題】撮像に用いたコリメータとは異なる種類のコリメータに基づく医用データを生成すること。【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、被検体内に投与された薬剤から放出されるガンマ線に基づいて生成された第１のコリメータに基づく第１の医用データを取得する。処理部は、第１の医用データに基づいて、第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータに基づく第２の医用データを生成する学習済みモデルに対して、第１の医用データを入力することで第２の医用データを生成する。【選択図】  図４
2020046404.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体内に投与された薬剤から放出されるガンマ線に基づいて生成された第１のコリメータに基づく第１の医用データを取得する取得部と、
前記第１の医用データに基づいて、前記第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータに基づく第２の医用データを生成する学習済みモデルに対して、前記第１の医用データを入力することで前記第２の医用データを生成する処理部と、
を備えた医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１のコリメータおよび前記第２のコリメータは、
隔壁の厚さ、開口の数、視野、および焦点位置の少なくとも１つが互いに異なる、
請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記第１の医用データに関するパラメータの情報をさらに取得し、
前記処理部は、
前記第１の医用データに基づいて前記第２のコリメータに基づく前記第２の医用データを生成する学習済みモデルであって、前記パラメータの情報に応じて用意された複数の学習済みモデルのうち、取得した前記パラメータの情報に対応する学習済みモデルと、前記第１の医用データの入力と、にもとづいて、前記第２のコリメータに基づく前記第２の医用データを生成する、
請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記パラメータの情報は、
前記被検体に対する前記薬剤の投与量、前記第１の医用データの生成時におけるガンマ線の収集時間、前記被検体の体格に関する情報、および前記第１の医用データに含まれる前記被検体の部位、の少なくとも１つである、
請求項３記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第１のコリメータとは異なる種類の、前記第２のコリメータを含む他のコリメータから少なくとも１つのコリメータを選択する選択部、
をさらに備え、
前記処理部は、
前記第１の医用データに基づいて前記第１のコリメータとは異なる種類の前記他のコリメータに基づく医用データを生成する学習済みモデルであって、前記他のコリメータの種類ごとに用意された学習済みモデルのうち、選択されたコリメータに対応する学習済みモデルと、前記第１の医用データの入力と、にもとづいて、前記選択されたコリメータに基づく医用データを生成する、
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第２のコリメータを含む前記他のコリメータから少なくとも１つのコリメータをユーザが選択するための選択受付画像を生成してディスプレイに表示させる選択画像生成部、
をさらに備え、
前記選択部は、
前記選択受付画像に基づいてユーザが選択したコリメータの情報を入力部を介して受け付け、ユーザが選択したコリメータを前記選択されたコリメータとする、
請求項５記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
第１のコリメータに基づく第１の医用データを取得する取得部と、
前記第１の医用データに基づいて、前記第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータに基づく第２の医用データを生成する学習済みモデルに対して、前記第１の医用データを入力することで前記第２の医用データを生成する処理部と、
を備えた医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission computed Tomography）装置などの核医学診断装置は、放射性同位元素（Radio Isotope、以下ＲＩという）を含む薬品（血流マーカ、トレーサ）が生体内の特定組織や臓器に選択的に取り込まれる性質を利用して、生体内に分布したＲＩから放射されるガンマ線を、生体外に配設されたガンマ線検出器で検出する。核医学診断装置は、ガンマ線検出器によって検出したガンマ線の線量分布を画像化した核医学画像を生成することで、体内臓器などの機能画像を提供することができる。
【０００３】
ガンマ線検出器には、コリメータが着脱自在に設けられる。コリメータは、開口形状および開口配置などの種類に応じて、空間分解能や感度を左右することが知られている。このため、ガンマ線検出器に用いられるコリメータは、検査部位および検査方法に応じて種類を変更することが好ましい。
【０００４】
しかし、複数種類のコリメータで同一の被検体を撮像することは、コリメータの種類の数だけ同一の被検体を撮像しなくてはならず、実現が難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第７３８５２００号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、撮像に用いたコリメータとは異なる種類のコリメータに基づく医用データを生成することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、被検体内に投与された薬剤から放出されるガンマ線に基づいて生成された第１のコリメータに基づく第１の医用データを取得する。処理部は、第１の医用データに基づいて、第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータに基づく第２の医用データを生成する学習済みモデルに対して、第１の医用データを入力することで第２の医用データを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの一構成例を示すブロック図。
【図２】（ａ）は高エネルギー用パラレルホールコリメータを用いて被検体を撮像した場合における医用データの一例を示す説明図、（ｂ）はピンホールコリメータを用いて被検体を撮像した場合における医用データの一例を示す説明図。
【図３】医用データ生成機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図４】医用データ生成機能の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図５】第２実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの一構成例を示すブロック図。
【図６】第２実施形態に係る複数の学習済みモデルの運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図７】（ａ）は選択受付画像の一例を示す説明図、（ｂ）は選択受付画像の他の例を示す説明図。
【図８】第３実施形態に係る医用画像処理装置を含むＳＰＥＣＴ装置の一構成例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置の実施形態について詳細に説明する。
【００１０】
本実施形態に係る医用画像処理装置は、撮像に用いられたコリメータとは異なる種類のコリメータに基づく医用データを生成するものである。本実施形態に係る医用データとしては、コリメータを用いるモダリティにより生成されるデータを用いることができ、たとえばＳＰＥＣＴ装置などの核医学診断装置で収集される核医学画像などの核医学データ、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置で取得されるＸ線ＣＴ画像などのＸ線ＣＴデータなどを用いることができる。以下の説明では、医用データとしてＳＰＥＣＴ装置で取得された核医学データを用いる場合の例を示す。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１実施形態に係る医用画像処理装置１０を含む医用画像処理システム１の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理システム１は、医用画像処理装置１０と、この医用画像処理装置１０とネットワーク１００を介して接続されたＳＰＥＣＴ装置１０１、画像サーバ１０２およびＸ線ＣＴ装置１０３を有する。
【００１２】
医用画像処理装置１０は、入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、記憶回路１３、ネットワーク接続回路１４、および処理回路１５を有する。
【００１３】
入力インターフェース１１は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路１５に出力する。ディスプレイ１２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。
【００１４】
記憶回路１３は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路１５が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路１３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク１００を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路１３に与えられてもよい。
【００１５】
また、記憶回路１３は、ネットワーク１００を介して取得した被検体の医用データを記憶してもよい。
【００１６】
ネットワーク接続回路１４は、ネットワーク１００の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続回路１４は、この各種プロトコルに従ってネットワーク１００を介して他の電気機器と接続する。ネットワーク１００は、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。
【００１７】
医用画像処理装置１０は、ＳＰＥＣＴ装置１０１、画像サーバ１０２、およびＸ線ＣＴ装置１０３とネットワーク１００を介して互いにデータ送受信可能に接続される。
【００１８】
処理回路１５は、医用画像処理装置１０を統括制御する機能を実現する。また、処理回路１５は、記憶回路１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、撮像に用いたコリメータとは異なる種類のコリメータに基づく医用データを生成するための処理を実行するプロセッサである。ここで、医用データとは、医用画像、医用画像データ、または生データをいう。以下、医用データとしてＳＰＥＣＴ装置１０１で取得された核医学データをあつかう場合の例を説明する。核医学データは、核医学画像、核医学画像データ、または生データである。
【００１９】
ここで、放射線検出器に用いられるコリメータの種類と医用データとの関係について、ガンマ線検出器に用いられるコリメータの種類を例として説明する。
【００２０】
図２（ａ）は高エネルギー用パラレルホールコリメータを用いて被検体を撮像した場合における医用データの一例を示す説明図であり、（ｂ）はピンホールコリメータを用いて被検体を撮像した場合における医用データの一例を示す説明図である。
【００２１】
ガンマ線検出器に用いられるコリメータは、鉛やタングステンなどの放射線を透過しづらい物質により構成され、光子が飛来する方向を規制するための開口が設けられる。
【００２２】
ガンマ線検出器に用いるコリメータの種類に応じて、ＳＰＥＣＴ装置１０１の空間分解能や感度が変化する。ここで、コリメータの種類は、隔壁の厚さ、開口の数、視野、焦点位置などに応じて異なる。コリメータの種類としては、たとえばパラレルホールコリメータ、ファンビームコリメータ、コーンビームコリメータ、非点収差型コリメータ、ピンホールコリメータ、ダイバージングコリメータ、コンバージングコリメータ、スラントホールコリメータなど種々のものが知られている。また、パラレルホールコリメータは、隔壁が厚い高エネルギー用パラレルホールコリメータと、隔壁が薄い低エネルギー用コリメータに分類されることもある。
【００２３】
同一の被検体を複数種類のコリメータで撮像し、それぞれのコリメータに基づく複数の核医学画像を観察することができれば、１種類のコリメータに基づく核医学画像のみを観察する場合に比べ、被検体の診断精度を大幅に向上できることが期待される。
【００２４】
しかし、複数種類のコリメータで同一の被検体を撮像することは、コリメータの種類の数だけ同一の被検体を撮像しなくてはならず、実現が難しい。これは、１つ目のコリメータで撮像を行った後、１つ目のコリメータから２つ目のコリメータに交換する作業が必要となるためである。
【００２５】
コリメータは鉛やタングステンなどの重量物により構成されるため、交換作業はユーザに多大な負担を強いてしまうこととなり、非常に煩雑である。また、コリメータの交換作業に要する時間に応じて被検体に投与されたＲＩが減衰してしまうため、１つ目のコリメータを用いた撮像と２つ目のコリメータを用いた撮像とは、同条件で実行することが極めて難しい。
【００２６】
そこで、医用画像処理装置１０は、第１のコリメータを用いて被検体を撮像することにより取得した第１のコリメータに基づく第１の医用データに基づいて、被検体を撮像することなく、第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータに基づく第２の医用データを生成する。
【００２７】
このため、図１に示すように、処理回路１５のプロセッサは、整理機能２１、取得機能２２、および医用データ生成機能２３を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路１３に記憶されている。
【００２８】
整理機能２１は、医用データに関するパラメータの情報に応じて、医用データを複数に分類したトレーニングデータを取得する。なお、生データは、画像再構成前のデータであり、たとえばサイノグラムデータなどを用いることができる。
【００２９】
核医学データに関するパラメータの情報としては、たとえば被検体に対するＲＩの投与量、撮像時のガンマ線の収集時間、被検体の体格に関する情報、被検体の撮像対象部位の情報などが挙げられる。
【００３０】
なお、医用画像処理装置１０は整理機能２１を備えずともよい。医用画像処理装置１０が整理機能２１を備える場合は、核医学データに関するパラメータの情報に応じて分類されたトレーニングデータが利用可能となる。この場合、学習済みモデルは当該分類に応じて複数生成できる。
【００３１】
取得機能２２は、第１のコリメータに基づく第１の医用データを取得する。以下の実施形態に示す例では、取得機能２２は、被検体内に投与されたＲＩから放出されるガンマ線に基づいて生成された第１のコリメータに基づく第１の医用データを取得する。取得機能２２は、取得部の一例である。
【００３２】
医用データ生成機能２３は、第１の医用データに基づいて、第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータに基づく第２の医用データを生成する学習済みモデルに対して、第１の医用データを入力することで第２の医用データを生成する。医用データ生成機能２３は、処理部の一例である。
【００３３】
図３は、医用データ生成機能２３の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
【００３４】
医用データ生成機能２３は、トレーニングデータを多数入力されて深層学習を行うことにより、パラメータデータ３２を逐次的に更新する。
【００３５】
トレーニングデータは、トレーニング入力データ群４１を構成する第１のコリメータ（以下、コリメータＡとする）に基づく核医学データ４１１、４１２、４１３、・・・、と、各核医学データに対応する、第１のコリメータとは異なる種類の第２のコリメータ（以下、コリメータＢという）に基づく理想的な核医学データ５１１、５１２、５１３、・・・、により構成された教師データ群５１と、の組みからなる。
【００３６】
トレーニングデータは、たとえばシミュレーションにより生成される。シミュレーションでは、コンピュータ上でガンマ線検出器と放射線源の位置情報とが用意される。放射線源の位置情報は、たとえば実際に撮像されたＳＰＥＣＴ画像やＰＥＴ画像を用いることができる。これらの画像の画素値は放射線のカウント情報を含むため、これらの画像に基づいて放射線源の位置をシミュレート可能なためである。また、放射線の位置情報は、ユーザがコンピュータ上で作成した人体模型内にＲＩの分布情報が含まれたものであってもよい。そして、放射線源の位置情報に基づいて、当該位置から放射された放射線がコリメータを介してガンマ線検出器に放射線が検出されるようにシミュレーションが行われ、コリメータＡに基づく核医学データ４１１、４１２、４１３、・・・、と、これらのそれぞれに対応するコリメータＢに基づく核医学データ５１１、５１２、５１３、・・・、が生成される。
【００３７】
医用データ生成機能２３は、トレーニングデータが与えられるごとに、コリメータＡに基づく核医学データ４１１、４１２、４１３、・・・、をニューラルネットワーク３１で処理した結果がコリメータＢに基づく理想的な核医学データ５１１、５１２、５１３、・・・、に近づくようにパラメータデータ３２を更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータ３２の変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータ３２を特に学習済みパラメータデータ３２ｔという。
【００３８】
なお、トレーニング入力データの種類と図４に示す運用時の入力データの種類は一致させるべきことに注意する。たとえば、トレーニング入力データの核医学データとして核医学画像を用いる場合は、運用時の入力データにも核医学画像を用いる。
【００３９】
図４は、医用データ生成機能２３の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。運用時には、医用データ生成機能２３は、被検体内に投与されたＲＩから放出されるガンマ線に基づいて生成されたコリメータＡに基づく核医学データ６１を入力され、学習済みモデル３０ＡＢを用いてコリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを生成する。
【００４０】
なお、ニューラルネットワーク３１と学習済みパラメータデータ３２ｔは、学習済みモデル３０ＡＢを構成する。ニューラルネットワーク３１は、プログラムの形態で記憶回路１３に記憶される。学習済みパラメータデータ３２ｔは、記憶回路１３に記憶されてもよいし、ネットワーク１００を介して医用画像処理装置１０と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。学習済みモデル３０ＡＢ（ニューラルネットワーク３１と学習済みパラメータデータ３２ｔ）が記憶回路１３に記憶される場合、処理回路１５のプロセッサにより実現される、処理部の一例としての医用データ生成機能２３は、記憶回路１３から学習済みモデル３０ＡＢを読み出して実行することでコリメータＡに基づく核医学データ６１に基づいてコリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを生成する。
【００４１】
なお、学習済みモデル３０ＡＢを含め、本実施形態に係る学習済みモデルのそれぞれは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路によって構築されてもよい。
【００４２】
また、医用画像処理装置１０が整理機能２１を備える場合は、整理機能２１がパラメータの情報（たとえばＲＩの投与量）に応じて分類されたトレーニングデータを取得し、この分類ごとに学習済みモデルが生成される。この場合、トレーニング入力データと運用時の入力データとで、核医学データの種類を一致させるとともに、運用時には、運用時の入力データの属するパラメータの情報の分類に対応する学習済みモデルを用いる。医用データに関するパラメータの情報に応じて複数の学習済みモデル３０ＡＢを用意し、コリメータＡに基づく核医学データ６１のパラメータの情報に応じた学習済みモデル３０ＡＢを利用することにより、より精度よくコリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを得ることができる。
【００４３】
本実施形態に係る医用画像処理装置１０は、コリメータＡに基づく核医学データ６１を学習済みモデル３０ＡＢに入力することにより、コリメータＢを用いた撮像を実際に実行することなく、コリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを生成することができる。このため、コリメータＡを用いて被検体を撮像するだけで、ユーザは、たとえばコリメータＡに基づく核医学データ６１とコリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂとの両者を比較確認することができる。したがって、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、１種類のコリメータに基づく核医学データのみを確認する場合に比べ、被検体の診断精度を大幅に向上できることができる。
【００４４】
（第２の実施形態）
図５は、第２実施形態に係る医用画像処理装置１０Ａを含む医用画像処理システム１Ａの一構成例を示すブロック図である。この第２実施形態に示す医用画像処理装置１０Ａは、学習済みモデルにより複数のコリメータの種類が複数である点で第１実施形態に示す医用画像処理装置１０と異なる。他の構成および作用については図１に示す医用画像処理装置１０と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。
【００４５】
医用画像処理装置１０Ａの処理回路１５Ａのプロセッサは、整理機能２１、取得機能２２、医用データ生成機能２３Ａ、選択画像生成機能２４、および選択機能２５を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路１３に記憶されている。
【００４６】
整理機能２１と取得機能２２の構成および作用については第１実施形態と同様であるため説明を省略する。
【００４７】
図６は、第２実施形態に係る複数の学習済みモデルＡＢ、ＡＣ、・・・、ＡＧの運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。また、図７（ａ）は選択受付画像７５の一例を示す説明図であり、（ｂ）は選択受付画像７５の他の例を示す説明図である。
【００４８】
図６には、学習済みモデルによる変換後のコリメータの種類がＢ、Ｃ、・・・、Ｇの６種類である場合の例を示したが、変換後のコリメータの種類の数は１以上であればいくつでもよい。学習済みモデルは、変換後のコリメータの種類ごとに用意される。
【００４９】
医用データ生成機能２３Ａは、第１実施形態で説明した方法により、学習済みモデル３０ＡＢを用いて、コリメータＡに基づく核医学データ６１から、コリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを生成する（図３、図４参照）。また、同様の方法により、医用データ生成機能２３Ａは、学習済みモデル３０ＡＣ、・・・、３０ＡＧを用いて、コリメータＡに基づく核医学データ６１から、コリメータＣ、・・・、Ｇに基づく核医学データ７１Ｃ、・・・、７１Ｇを生成する。
【００５０】
このように、医用データ生成機能２３Ａは、コリメータＡに基づく核医学データ６１から、コリメータＡとは異なる種類の、コリメータＢを含む他のコリメータＢ、Ｃ、・・・、Ｇに基づく核医学データ７１Ｂ、７１Ｃ、・・・、７１Ｇを生成する。
【００５１】
選択画像生成機能２４は、コリメータＢを含む他のコリメータＢ、Ｃ、・・・、Ｇから少なくとも１つのコリメータをユーザが選択するための選択受付画像７５を生成してディスプレイ１２に表示させる。たとえば、選択受付画像７５は、図７（ａ）に示すように、他のコリメータＢ、Ｃ、・・・、Ｇから少なくとも１つを直接にユーザが選択するための画像であってもよい。また、選択受付画像７５は、図７（ｂ）に示すように、生成される医用データに対してユーザが求める条件を選択する画像であってもよい。この場合は、たとえば感度優先が選択された場合はコリメータＣが選択されたものとみなすなど、ユーザに提示する条件のそれぞれと、他のコリメータの種類とを、一対一にあらかじめ関連付けておくとよい。選択画像生成機能２４は、選択画像生成部の一例である。
【００５２】
選択機能２５は、コリメータＡとは異なる種類の、コリメータＢを含む他のコリメータＢ、Ｃ、・・・、Ｇから、少なくとも１つのコリメータを選択する。具体的には、選択機能２５は、選択受付画像７５に基づいてユーザが選択したコリメータの情報を、入力インターフェース１１を介して受け付ける。選択機能２５は、選択部の一例である。
【００５３】
そして、医用データ生成機能２３Ａは、図６に示すように、選択機能２５により選択されたコリメータに対応する学習済みモデルを用いて、選択されたコリメータに基づく医用データを生成する。なお、選択機能２５により２つ以上のコリメータが選択された場合は、医用データ生成機能２３は、順次、または並列処理により、選択された２つ以上のコリメータのそれぞれに対応する医用データを生成すればよい。
【００５４】
第２実施形態に係る医用画像処理装置１０Ａによっても、第１実施形態に係る医用画像処理装置１０と同様の効果を奏する。また、第２実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ユーザは選択受付画像７５を利用することにより、複数の変換先のコリメータから容易に所望のコリメータを選択することができる。
【００５５】
（第３の実施形態）
図８は、第３実施形態に係る医用画像処理装置を含むＳＰＥＣＴ装置８０の一構成例を示すブロック図である。
【００５６】
ＳＰＥＣＴ装置８０は、被検体を核医学撮影する撮影装置８１と、医用画像処理装置の一例としてのコンソール装置８２とを備える。この第３実施形態に示すＳＰＥＣＴ装置８０は、自身で被検体を撮影した、コリメータＡに基づく医用データ６１を利用可能な点で第１実施形態に示す医用画像処理装置１０と異なる。他の構成および作用については図１に示す医用画像処理装置１０と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、学習済みモデル３０ＡＢの生成に係る処理については図１に示す医用画像処理装置１０と同様であるため、整理機能２１と同様の構成である整理機能２１ｎの機能を含め、学習時の説明は省略する。
【００５７】
撮影装置８１は、コリメータＡをセットしたガンマ線検出器を用いて被検体の核医学撮影をするための撮影系を有し、撮影により得た被検体のコリメータＡに基づく核医学データ６１をコンソール装置８２に与える。
【００５８】
医用画像処理装置の一例としてのコンソール装置８２の処理回路１５ｎの取得機能２２ｎは、撮影装置８１から被検体の核医学データ６１を取得する。医用データ生成機能２３ｎは、学習済みモデル３０ＡＢを用いて、被検体のコリメータＡに基づく核医学データ６１にもとづいてコリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを生成する。
【００５９】
第３実施形態に係るＳＰＥＣＴ装置８０によっても、第１実施形態に係る医用画像処理装置１０と同様に、コリメータＡに基づく核医学データ６１を学習済みモデル３０ＡＢに入力することにより、コリメータＢを用いた撮像を実際に実行することなく、コリメータＢに基づく核医学データ７１Ｂを生成することができる。また、コンソール装置８２の処理回路１５ｎは、第２実施形態に係る医用画像処理装置１０Ａの処理回路１５Ａと同様の機能を備えてもよい。この場合、ＳＰＥＣＴ装置８０は、さらに第２実施形態と同様の効果を奏する。
【００６０】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、撮像に用いたコリメータとは異なる種類のコリメータにもとづく医用データを生成することができる。
【００６１】
なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、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（たとえば、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ＦＰＧＡ）等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。
【００６２】
また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、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、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。
【００６３】
なお、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。
【符号の説明】
【００６４】
１０、１０Ａ  医用画像処理装置
１２  ディスプレイ
１５、１５Ａ、１５ｎ  処理回路
２２、２２ｎ  取得機能
２３、２３Ａ、２３ｎ  医用データ生成機能
２４  選択画像生成機能
２５  選択機能
３０ＡＢ、３０ＡＣ、・・・、３０ＡＧ  学習済みモデル
６１  医用データ
７５  選択受付画像
【図１】
2020046404.tif 000003
【図２】
2020046404.tif 000004
【図３】
2020046404.tif 000005
【図４】
2020046404.tif 000006
【図５】
2020046404.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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