(57)【要約】【課題】所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準Ｘ線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む１枚の画像の生成を支援する。【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、基準Ｘ線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、基準Ｘ線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得する。処理部は、複数枚のスライス画像にもとづいて、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる被検体の特徴部位の、基準Ｘ線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、複数枚のスライス画像を入力することで、特定情報を生成する。【選択図】  図８
2020054761.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準Ｘ線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、前記基準Ｘ線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得する取得部と、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる前記被検体の特徴部位の、前記基準Ｘ線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、前記複数枚のスライス画像を入力することで、前記特定情報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】
前記学習済みモデルは、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記分割範囲ごとに、当該分割範囲において前記被検体の特徴部位が含まれるスライス画像を特定する前記特定情報を生成する、
請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記特定情報にもとづいて、前記分割範囲ごとに、前記被検体の特徴部位が含まれるスライス画像の当該分割範囲に対応する画像を抽出し、これらの抽出した画像を合成した合成画像を生成する画像合成部、
をさらに備えた請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記長尺方向は、前記被検体の頭足方向であり、
前記特徴部位は、前記被検体の椎体であり、
前記画像合成部は、
前記特定情報にもとづいて、前記被検体に含まれる複数の椎体のそれぞれについて少なくとも１部が描出されて前記複数の椎体の全てが１枚の前記合成画像に含まれるように、前記合成画像を生成する、
請求項３記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記基準Ｘ線照射軸の方向は、
前記被検体の前後方向または左右方向である、
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】
基準Ｘ線照射軸に直交する方向を長尺方向として被検体に対する長尺トモシンセシス撮影を実行することにより、前記基準Ｘ線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を生成する撮影部と、
前記複数枚のスライス画像を取得する取得部と、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる前記被検体の特徴部位の、前記基準Ｘ線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、前記複数枚のスライス画像を入力することで、前記特定情報を生成する処理部と、
を備えたＸ線診断装置。
【請求項７】
コンピュータに、
基準Ｘ線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、前記基準Ｘ線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得するステップと、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる前記被検体の特徴部位の、前記基準Ｘ線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、前記複数枚のスライス画像を入力することで、前記特定情報を生成するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【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、Ｘ線診断装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線診断装置では、所定のＸ線入射方向（以下、基準Ｘ線照射軸という）を挟んだ両側のＸ線入射方向を含むＸ線入射方向から複数の被検体の撮影対象部位に対してＸ線を照射することにより、Ｘ線入射方向の異なる複数の投影データを取得するトモシンセシス撮影が利用されている。また、最近、トモシンセシス撮影と長尺撮影とを融合し、長い視野を確保したトモシンセシス（以下、長尺トモシンセシスと呼ぶ）撮影も利用されるようになってきた。長尺トモシンセシス撮影によれば、基準Ｘ線照射軸に直交する長尺の断面画像（以下、長尺トモシンセシス画像という）を得ることができる。また、長尺トモシンセシス画像は、基準Ｘ線照射軸に沿った高さ所定の範囲内における任意の位置に直交するように生成することができる。この長尺トモシンセシス画像によれば、ユーザは、被検体の広範囲に渡る断面画像を一枚の画像で容易に確認することができる。
【０００３】
しかし、長尺トモシンセシス画像は、基準Ｘ線照射軸に沿った位置に直交するように生成された断面画像であるため、１枚の長尺トモシンセシス画像には、基準Ｘ線照射軸に沿った方向において当該画像とは異なる高さに位置する部位を含むことができない。たとえば、被検体の脊椎は、頚椎から尾椎に至るまで、被検体の前後方向（Anterior-Posterior方向）に蛇行しながら被検体の体軸に沿って位置することが知られている。このため、基準Ｘ線照射軸を被検体の前後方向に一致させて被検体の体軸方向を長尺方向として長尺トモシンセシス撮影を行った場合、基準Ｘ線照射軸（すなわち被検体の前後方向）に沿ったどのような位置を選択しても、当該位置に直交する１枚の長尺トモシンセシス画像に脊椎を構成する複数の椎体の全てを含めることはできない。
【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２０１７／００７６０４３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準Ｘ線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む１枚の画像の生成を支援することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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、基準Ｘ線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、基準Ｘ線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得する。処理部は、複数枚のスライス画像にもとづいて、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる被検体の特徴部位の、基準Ｘ線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、複数枚のスライス画像を入力することで、特定情報を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る医用画像処理装置の一構成例を示すブロック図。
【図２】長尺トモシンセシス撮影を説明するための図。
【図３】図２に示す長尺トモシンセシス撮影にもとづいて生成される複数枚のスライス画像の一例を示す説明図。
【図４】長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲を説明するための図。
【図５】特定情報の一例を示す説明図。
【図６】特定情報にもとづいて生成される合成画像の一例を示す説明図。
【図７】特定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８】特定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９】第２の実施形態に係る医用画像処理装置を含むＸ線診断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】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、Ｘ線診断装置、およびプログラムの実施形態について詳細に説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１０の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置１０は、少なくとも記憶回路１３および処理回路１５を有する。図１には、医用画像処理装置１０がさらに、入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、ネットワーク接続回路１４を備える場合の例を示した。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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Ｐの長尺トモシンセシス撮影にもとづく投影データやこの投影データにもとづいて再構成された複数枚の長尺トモシンセシス画像（以下、スライス画像という）を記憶してもよい。
【００１３】
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。
【００１４】
医用画像処理装置１０は、Ｘ線診断装置１０１および画像サーバ１０２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。Ｘ線診断装置１０１は、単純Ｘ線撮影装置、乳房Ｘ線撮影装置（マンモグラフィ装置）、Ｘ線ＴＶ装置、Ｘ線アンギオ装置などを含む。
【００１５】
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、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準Ｘ線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む１枚の画像の生成を支援するための処理を実行するプロセッサである。
ここで、長尺トモシンセシス画像について簡単に説明する。
【００１６】
図２は、長尺トモシンセシス撮影を説明するための図である。また、図３は、図２に示す長尺トモシンセシス撮影にもとづいて生成される複数枚のスライス画像（長尺トモシンセシス画像）の一例を示す説明図である。
【００１７】
被検体がＸ線診断装置１０１の天板１０１ｃに臥位で載置され、被検体の前後方向を基準Ｘ線照射軸方向とし、被検体の頭足方向を長尺方向として長尺トモシンセシス撮影する場合を考える（図２参照）。この場合、Ｘ線管１０１ａとＸ線検出器１０１ｂとを被検体を挟んで互いに対向した位置関係を維持しながら長軸方向に平行移動させることにより、長尺トモシンセシス撮影が実行される。
【００１８】
なお、長尺トモシンセシス撮影は、被検体を挟んで互いに対向配置されたＸ線管１０１ａとＸ線検出器１０１ｂとが、被検体を挟んで図２における左右に交差し、一方が天板１０１ｃの長手方向に沿って左から右に移動するのに対して他方が右から左に反対方向に移動することで実行されてもよい。
【００１９】
また、Ｘ線診断装置１０１は、被検体の左右方向（側面）など、被検体の前後方向とは異なる方向を基準Ｘ線照射軸として長尺トモシンセシス撮影を実行することができる。たとえば、特徴部位が脊椎であり、被検体の脊椎の側湾が大きいことがわかっている場合は、基準Ｘ線照射軸を被検体の左右方向に沿った方向としてもよい。
【００２０】
以下の説明では、スライス画像（長尺トモシンセシス画像）が、被検体の前後方向を基準Ｘ線照射軸方向として実行された長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られたものである場合の例を示す。
【００２１】
一方、図３に示すように、長尺トモシンセシス撮影にもとづいて生成される複数枚のスライス画像ＳＬ１、２、・・・、ＳＬｋ、・・・、ＳＬｎ（ただしｎは正の整数、ｋは１からｎの整数）の画像面であるＸｓＹｓ面のＹｓ方向は長尺方向に一致し、スライス方向Ｘｓは基準Ｘ線照射軸方向に一致する。
【００２２】
ところが、図２に示すように、被検体の脊椎を構成する複数の椎体は、被検体の前後方向に湾曲しながら被検体の頭足方向に延在する。具体的には、脊椎のうち頚椎は被検体の前に反り、胸椎は後ろに反り、腰椎は前に反り、仙骨と尾骨は後ろに反ることが知られている。このため、脊椎を構成する複数の椎体のスライス方向Ｚｓにおける位置は、互いに異なる。したがって、１枚のスライス画像（たとえばスライス画像ＳＬ３）は、全ての椎体を含むことができない。すなわち、基準Ｘ線照射軸方向の位置が異なる複数の部位がある場合、当該基準Ｘ線照射軸におけるトモシンセシス撮影にもとづいて生成された１枚のスライス画像は、これらの複数の部位の全てを含むことが難しい。
【００２３】
そこで、処理回路１５のプロセッサは、１方向からの（すなわち所定の基準Ｘ線照射軸における）長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、複数の部位のそれぞれの基準Ｘ線照射軸方向における位置を特定することにより、基準Ｘ線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む１枚の画像の生成を支援する。
【００２４】
このため、図１に示すように、処理回路１５のプロセッサは、取得機能２１、特定機能２２、および画像合成機能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。
【００２５】
取得機能２１は、基準Ｘ線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影（図２参照）にもとづいて得られた、基準Ｘ線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像ＳＬ１、２、・・・、ＳＬｎ（図３参照）を取得する。取得機能２１は、取得部の一例である。
【００２６】
特定機能２２は、複数枚のスライス画像にもとづいて、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる被検体の特徴部位（たとえば椎体）の、基準Ｘ線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、複数枚のスライス画像を入力することで、特定情報を生成する。特定情報は、複数の特徴部位のそれぞれの基準Ｘ線照射軸方向における位置を示す情報であり、たとえば分割範囲において特徴部位を含むスライス画像を特定する情報である。スライス画像を特定する情報としては、たとえばスライス番号などが挙げられる。特定機能２２は、処理部の一例である。
【００２７】
図４は、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲を説明するための図である。また、図５は、特定情報の一例を示す説明図である。また、図６は、特定情報にもとづいて生成される合成画像の一例を示す説明図である。
【００２８】
特定機能２２は、ＸｓＹｓ面に平行なスライス画像面を長尺方向に沿って複数に分割した分割範囲Ｄｉ（ただしｉは正の整数）ごとに、分割範囲Ｄｉに含まれる被検体の特徴部位（たとえば椎体）の基準Ｘ線照射軸方向における位置を示す特定情報を生成する。特定情報は、たとえば図５に示すように特徴情報が含むか否かによって異なる成分（図５では１か０か）を有する、分割範囲Ｄｉとスライス番号ＳＬｋの行列を用いることができる。
【００２９】
この例では、たとえば分割範囲Ｄ５のスライス方向を見ると、スライス番号３の成分のみが１である。この場合、ＸｓＹｓ面を画像面とする分割範囲Ｄ５の画像として、スライスＳＬ３の分割範囲Ｄ５のＹｓ範囲に対応する部分画像を抽出すれば、分割範囲Ｄ５の画像に確実に特徴部位を含ませることができる。
【００３０】
なお、以下の説明では特徴部位が椎体である場合の例を示すが、特徴部位は、たとえば大腿骨などのように、一方から透視するとほぼ直線状に延在する一方、他の方向から透視すると曲線状に延在するものが好ましい。また、特徴部位は、いずれの方向からの透視であっても曲線状に延在し直線形状を持たない部位であってもよい。
【００３１】
画像合成機能２３は、分割範囲Ｄｉごとに、被検体の特徴部位が含まれるスライス画像の当該分割範囲に対応する部分画像を抽出し、これらの抽出した画像を長尺方向に配列して合成した合成画像７２を生成し、ディスプレイ１２に表示させる（図６参照）。この結果、たとえば特徴部位が椎体である場合、１枚の合成画像７２は、複数の椎体の全てを含むことができる。なお、合成画像７２に含まれる複数の椎体のそれぞれは、少なくとも１部が描出され、好ましくは全部が描出される。画像合成機能２３は、画像合成部の一例である。
【００３２】
なお、分割範囲内で椎体が複数のスライス画像にまたがっている場合は、画像合成機能２３は、分割範囲に対応する部分画像として、これらの複数のスライス画像、またはこれらの複数のスライス画像とその前後のスライス画像、の単純平均を用いてもよいし、加重平均を用いてもよい。
【００３３】
また、たとえ分割範囲内で椎体が１つのスライス画像にのみ含まれている場合であっても、画像合成機能２３は、合成画像７２におけるスライス画像の部分画像の継ぎ目を目立たなくする目的で、当該スライス画像を中心とする前後のスライス画像の単純平均や加重平均を行うことで部分画像を平滑化してもよい。また加重平均法の他に、たとえばＸ線コンピュータ断層撮影等における画像処理に用いられる最小値投影法などを断層画像の平滑化に用いてもよい。
つづいて、特定機能２２の動作について説明する。
【００３４】
特定機能２２の処理は、機械学習を用いて行われるとよい。以下の説明では、特定機能２２がニューラルネットワーク３１を含み、深層学習を用いて、所定の基準Ｘ線照射軸における（すなわち１方向からの）長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像にもとづいて特定情報を生成する場合の例を示す。この場合、特定機能２２は、トレーニングデータを多数入力されて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。
図７は、特定機能２２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。
【００３５】
特定機能２２は、トレーニングデータを多数入力されて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。トレーニングデータは、トレーニング入力データ群４１を構成するトレーニング入力データとしての１方向からの長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像４１１、複数枚のスライス画像４１２、複数枚のスライス画像４１３、・・・と、教師データ群５１を構成する理想的な特定情報５１１、５１２、５１３、・・・と、の組みからなる。
【００３６】
特定機能２２は、トレーニングデータが入力されるごとに、複数枚のスライス画像４１１、複数枚のスライス画像４１２、複数枚のスライス画像４１３、・・・、をニューラルネットワーク３１で処理した結果が特定情報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３２ａという。なお、トレーニング入力データの種類と図８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。
【００３７】
ここで、理想的な特定情報５１１、５１２、５１３、・・・、のうち、理想的な特定情報５１１の生成方法について説明する。他の理想的な特定情報５１２、５１３、・・・、の生成方法は理想的な特定情報５１１の生成方法と同様であるため説明を省略する。
【００３８】
理想的な特定情報５１１は、複数枚のスライス画像４１１を得るために実行された長尺トモシンセシス撮影の基準Ｘ線照射軸とは異なる方向から、同一被検体の同一長尺領域を長尺撮影または長尺トモシンセシス撮影することにより生成される。以下、複数枚のスライス画像４１１を得るために実行された長尺トモシンセシス撮影の基準Ｘ線照射軸とは異なる方向からの撮影を、参照撮影といい、参照撮影にもとづく画像を参照画像という。参照撮影の被検体に対する方向は、たとえば、複数枚のスライス画像４１１を得るために実行された長尺トモシンセシス撮影の方向からほぼ９０度異なる方向である。
【００３９】
図２に示す例では、被検体に側面を向かせて天板１０１ｃ上に載置して参照撮影してもよいし、被検体を臥位のままとし、Ｘ線管１０１ａおよびＸ線検出器１０１ｂを被検体の体軸を中心にほぼ９０度回転させて参照撮影してもよい。「ほぼ９０度」の範囲は、四捨五入で丸めるような近い範囲（８５〜９４度の範囲）に限らず、２つの方向が大きく異なる範囲であればよい。たとえば７０〜１１０度の範囲としてもよい。参照撮影は、通常の長尺撮影と長尺トモシンセシス撮影のいずれでもよい。
【００４０】
図２に示す基準Ｘ線照射軸に対してほぼ９０度異なる方向から参照撮影した場合、被検体の前後方向における脊椎の湾曲を容易に確認することができる（図４参照）。この参照画像を確認したユーザにより手動で椎体の位置を指定されることで、理想的な特定情報５１１を生成することができる。
【００４１】
なお、参照撮影が長尺トモシンセシス撮影とほぼ９０度異なる方向から撮影される場合は、参照画像の画像面の長尺方向に直交する方向と、長尺トモシンセシス撮影のスライス方向Ｚｓとが一致する。このため、参照画像上の指定位置から、この位置に対応するスライス方向Ｚｓの位置を容易に取得して特定情報５１１を生成することができる。参照撮影と長尺トモシンセシス撮影との撮影方向がほぼ９０度異なるとはいえない場合には、被検体に対する２つの撮影方向間の角度に基づく三角関数の演算を行うことで、参照画像上の指定位置から、この位置に対応するスライス方向Ｚｓの位置を特定することができる。
【００４２】
また、複数の椎体の配列のうち、曲率の大きな箇所においては指定の数を多くすると、指定された位置間の補間の精度が高まる。なお、特徴部位の指定は、点ではなく線でなされてもよい。線による指定とは例えば、タブレット端末型等の入力Ｉ／Ｆ回路を介して線を描画するように椎体の位置を指定する指定法である。さらに、特徴部位の指定は、点または線により実行される場合に限らず、たとえば、脊椎または大腿骨のように注目する特徴部位が決まっているときなどには、標準モデルまたはデータベースを用いた画像認識などにより実行されてもよい。
図８は、特定機能２２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。
【００４３】
運用時には、特定機能２２は、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像６１を入力され、学習済みパラメータデータ３２ａを用いて特定情報７１を出力する。
【００４４】
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３２ａは、学習済みモデル３０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３２ａ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。この場合、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特定機能２２は、記憶回路１３から学習済みモデルを読み出して実行することで、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像にもとづいて特定情報を生成する。なお、学習済みモデルは、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。
【００４５】
本実施形態に係る医用画像処理装置１０は、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像６１にもとづいて、複数の特徴部位のそれぞれの基準Ｘ線照射軸方向の位置を示す特定情報７１を生成することができる。このため、たとえば特徴部位が椎体である場合、基準Ｘ線照射軸を被検体の前後方向に一致させて被検体の体軸方向を長尺方向として長尺トモシンセシス撮影を行った場合であっても、特定情報にもとづいて、複数の椎体の全てを含む合成画像７２を生成することができる。
【００４６】
したがって、たとえば脊椎の前湾や側湾を検査する場合に、複数方向からのＸ線撮影をすることなく、１方向からの長尺トモシンセシス撮影のみで、複数の椎体の全てを含む合成画像７２を表示させることができる。このため、複数方向からのＸ線撮影を行う場合に比べ、被検体の被ばくを大幅に低減することができるとともに、検査時間を大きく短縮することができる。
【００４７】
また、湾曲または屈曲した骨でも１枚の合成画像７２に明瞭に描出することができる。このため、コブ法などによる側湾計測や後湾計測などを容易化でき、骨の湾曲に関する診断を支援することができる。補足すると、通常の長尺撮影（１枚の画像）に比して高コントラストを示す合成画像により読影や計測を容易化できる。また、読影や計測の際に、通常の長尺トモシンセシス撮影では複数枚のスライス画像を確認する必要があるのに対し、合成画像７２によれば、スライス画像を変更するなどの煩わしい操作からユーザを解放することができる。
【００４８】
（第２の実施形態）
図９は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置を含むＸ線診断装置８０の一構成例を示すブロック図である。
【００４９】
Ｘ線診断装置８０は、被検体に対する所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影を行う撮影装置８１と、医用画像処理装置１０の一例としてのコンソール装置８２とを備える。この第２実施形態に示すＸ線診断装置８０は、自身で被検体に対する所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影して生成した複数枚のスライス画像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３０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、学習時の説明は省略する。
【００５０】
撮影装置８１は、たとえばＸ線ＴＶ装置の撮影系により構成され、天板１０１ｃに載置された被検体を所定の基準Ｘ線照射軸で長尺トモシンセシス撮影するためのＸ線管１０１ａ、Ｘ線検出器１０１ｂ等の撮影系を有し、撮影により得た被検体の投影データをコンソール装置８２に与える。撮影装置８１は、撮影部の一例である。
【００５１】
医用画像処理装置１０の一例としてのコンソール装置８２の処理回路１５ｘの再構成機能２０は、被検体の投影データを再構成して被検体の複数枚のスライス画像６１を生成する。
【００５２】
処理回路１５ｘの取得機能２１ｘは、再構成機能２０から複数枚のスライス画像６１を取得する。特定機能２２ｘは、学習済みモデル３０を用いて、被検体の複数枚のスライス画像６１にもとづいて、特定情報７１を出力する。画像合成機能２３ｘは、コンソール装置８２のディスプレイ１２に合成画像７２を表示させる。
【００５３】
第２実施形態に係るＸ線診断装置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、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像６１にもとづいて、複数の特徴部位のそれぞれの基準Ｘ線照射軸方向の位置を示す特定情報７１を生成することができる。
【００５４】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、所定の基準Ｘ線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準Ｘ線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む１枚の画像の生成を支援することができる。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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】
【００５８】
１０  医用画像処理装置
２１、２１ｘ  取得機能
２２、２２ｘ  特定機能
２３、２３ｘ  画像合成機能
３０  学習済みモデル
６１  スライス画像
７１  特定情報
７２  合成画像
８０  Ｘ線診断装置
８１  撮影装置
８２  コンソール装置
【図１】
2020054761.tif 000003
【図２】
2020054761.tif 000004
【図３】
2020054761.tif 000005
【図４】
2020054761.tif 000006
【図５】
2020054761.tif 000007
【図６】
2020054761.tif 000008
【図７】
2020054761.tif 000009
【図８】
2020054761.tif 000010
【図９】
2020054761.tif 000011