(57)【要約】【課題】乳房のポジショニングの失敗に起因する撮影失敗を低減する支援をする情報処理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】マンモグラフィ装置１０のコンソール１２（情報処理装置）は、右乳房または左乳房のうちの一方である第１乳房の撮影において計測した圧迫力及び圧迫厚を取得する圧迫条件取得部５１と、右乳房または左乳房のうち他方である第２乳房を撮影する場合に、第１乳房の圧迫力及び圧迫厚を用いて第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定する圧迫条件推定部５２と、少なくとも第２乳房の撮影において、圧迫条件推定部５２が推定した圧迫力及び圧迫厚を表示する表示部５３と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の右側の乳房である右乳房または前記被検者の左側の乳房である左乳房のうちの一方である第１乳房の撮影について計測した前記第１乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚を取得する圧迫条件取得部と、
前記右乳房または前記左乳房のうち他方である第２乳房を撮影する場合に、前記第１乳房の圧迫力及び圧迫厚を用いて、前記第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定する圧迫条件推定部と、
少なくとも前記第２乳房の撮影において、前記圧迫条件推定部が推定した前記圧迫力及び前記圧迫厚を表示する表示部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記圧迫条件推定部は、圧迫力の範囲及び圧迫厚の範囲をそれぞれ推定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記圧迫条件推定部は、圧迫力及び圧迫厚の値をそれぞれ推定する請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記圧迫条件推定部は、前記第１乳房の圧迫力と圧迫厚の入力により、前記第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を出力する学習済みモデルを用いて、前記第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定する請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
被検者の右側の乳房である右乳房の撮影について計測した前記右乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、前記被検者の左側の乳房である左乳房の撮影について計測した前記左乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、を取得する圧迫条件取得部と、
前記右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、前記左乳房の圧迫力及び圧迫厚と、を用いて、ポジショニングの可否を判定する判定部と、
少なくとも前記判定部の判定結果であるポジショニングの可否を表示する表示部と、
を備える情報処理装置。
【請求項６】
前記表示部は、前記右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、前記左乳房の圧迫力及び圧迫厚と、を表示する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記判定部の判定結果が、ポジショニングが不可であることを示す判定結果である場合、前記表示部は再撮影を促す表示をする請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記右乳房の圧迫力及び圧迫厚と前記左乳房の圧迫力及び圧迫厚の入力により、ポジショニングの可否を出力する学習済みモデルを用いて、前記ポジショニングの可否を判定する請求項５〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
被検者の右側の乳房である右乳房または前記被検者の左側の乳房である左乳房のうちの一方である第１乳房の撮影について計測した前記第１乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚を取得する圧迫条件取得部と、前記右乳房または前記左乳房のうち他方である第２乳房を撮影する場合に、推定した前記圧迫力及び前記圧迫厚を表示する表示部と、を有する情報処理装置を駆動するプログラムであって、
前記第１乳房の圧迫力と圧迫厚の入力により、前記右乳房または前記左乳房のうち他方である第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を出力する学習済みモデルを用いて、前記第２乳房の撮影における前記圧迫力及び前記圧迫厚を推定するプログラム。
【請求項１０】
被検者の右側の乳房である右乳房の撮影について計測した前記右乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、前記被検者の左側の乳房である左乳房の撮影について計測した前記左乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、を取得する圧迫条件取得部と、ポジショニングの可否を表示する表示部と、を有する情報処理装置を駆動するプログラムであって、
前記右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、前記左乳房の圧迫力及び圧迫厚の入力により、ポジショニングの可否を出力する学習済みモデルを用いて、前記ポジショニングの可否を判定するプログラム。
【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被写体の乳房を撮影したマンモグラフィ画像を用いる情報処理装置、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野においては、Ｘ線等の放射線を用いて被検者の乳房を撮影するマンモグラフィ装置が普及している。マンモグラフィ装置を用いて乳がん等の検診をする場合、通常は、被検者の左右両方の乳房を撮影する。また、マンモグラフィ装置は、通常、乳房を扁平に圧迫して撮影を行う。乳房の固定する、乳腺組織の重なりを防止して乳房全体を撮影する、コントラストを向上する、及び、被曝量を低減する等のためである。なお、従来、圧迫時の圧力及びその分布に異常がある場合に、自動的に撮影を停止する乳房断層画像撮影装置（いわゆるマンモＣＴ（computed tomography）装置）が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０６９２４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
乳房が適切に圧迫されていないと、乳腺組織の重なりが多くなり、適正な診断ができない不具合が発生する場合がある。この場合、再撮影が必要になる等、被検者等にかかる負担が大きい。
【０００５】
このような撮影失敗を防止するためには、乳房を適切に圧迫して撮影をするほかないが、大きさ、厚さ、形状、及び弾力性等において乳房には個体差があるので、乳房の特性に合わせた適切な圧迫条件を見出し、乳房を適正にポジショニングすることは容易ではない。また、特定の被検者に着目しても、左右の乳房で上記のような特性に相違がある場合も多い。このため、適切な圧迫条件による乳房のポジショニングは容易でない。熟練の放射線技師または医師（以下、放射線技師等という）でなければ、困難である。特に、マンモグラフィ装置を操作する放射線技師等の熟練度が低い場合には、乳房の特性に合わせて適切な圧迫条件を見出すことが難しく、乳房のポジショニングミスによる撮影失敗が多くなりがちである。
【０００６】
本発明は、乳房のポジショニングの失敗に起因する撮影失敗を低減する支援をする情報処理装置、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】
【０００７】
本発明の情報処理装置は、被検者の右側の乳房である右乳房または被検者の左側の乳房である左乳房のうちの一方である第１乳房の撮影について計測した第１乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚を取得する圧迫条件取得部と、右乳房または左乳房のうち他方である第２乳房を撮影する場合に、第１乳房の圧迫力及び圧迫厚を用いて、第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定する圧迫条件推定部と、少なくとも第２乳房の撮影において、圧迫条件推定部が推定した圧迫力及び圧迫厚を表示する表示部と、を備える。
【０００８】
圧迫条件推定部は、圧迫力の範囲及び圧迫厚の範囲をそれぞれ推定することが好ましい。
【０００９】
圧迫条件推定部は、圧迫力及び圧迫厚の値をそれぞれ推定することが好ましい。
【００１０】
圧迫条件推定部は、第１乳房の圧迫力と圧迫厚の入力により、第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を出力する学習済みモデルを用いて、第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定することが好ましい。
【００１１】
本発明の別の情報処理装置は、被検者の右側の乳房である右乳房の撮影について計測した右乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、被検者の左側の乳房である左乳房の撮影について計測した左乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、を取得する圧迫条件取得部と、右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の圧迫力及び圧迫厚と、を用いて、ポジショニングの可否を判定する判定部と、少なくとも判定部の判定結果であるポジショニングの可否を表示する表示部と、を備える。
【００１２】
表示部は、右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の圧迫力及び圧迫厚と、を表示することが好ましい。
【００１３】
判定部の判定結果が、ポジショニングが不可であることを示す判定結果である場合、表示部は再撮影を促す表示をすることが好ましい。
【００１４】
判定部は、右乳房の圧迫力及び圧迫厚と左乳房の圧迫力及び圧迫厚の入力により、ポジショニングの可否を出力する学習済みモデルを用いて、ポジショニングの可否を判定することが好ましい。
【００１５】
本発明のプログラムは、被検者の右側の乳房である右乳房または被検者の左側の乳房である左乳房のうちの一方である第１乳房の撮影について計測した第１乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚を取得する圧迫条件取得部と、右乳房または左乳房のうち他方である第２乳房を撮影する場合に、推定した圧迫力及び圧迫厚を表示する表示部と、を有する情報処理装置を駆動するプログラムであって、第１乳房の圧迫力と圧迫厚の入力により、右乳房または左乳房のうち他方である第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を出力する学習済みモデルを用いて、第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定する。
【００１６】
本発明の別のプログラムは、被検者の右側の乳房である右乳房の撮影について計測した右乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、被検者の左側の乳房である左乳房の撮影について計測した左乳房に対する圧迫力及び圧迫後の厚さである圧迫厚と、を取得する圧迫条件取得部と、ポジショニングの可否を表示する表示部と、を有する情報処理装置を駆動するプログラムであって、右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の圧迫力及び圧迫厚の入力により、ポジショニングの可否を出力する学習済みモデルを用いて、ポジショニングの可否を判定する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の情報処理装置及びプログラムによれば、乳房のポジショニングの失敗に起因する撮影失敗を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【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】コンソールの構成を示すブロック図である。
【図３】圧迫条件推定部の説明図である。
【図４】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５】表示部における表示の例である。
【図６】圧迫条件推定部の学習をする学習装置のブロック図である。
【図７】第２実施形態のコンソールの構成を示すブロック図である。
【図８】判定部の説明図である。
【図９】第２実施形態の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１０】表示部における表示の例である。
【図１１】判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】
【００１９】
［第１実施形態］
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。
【００２０】
装置本体１１は、支柱３１、Ｘ線発生部３２、Ｘ線撮影部を内蔵する撮影台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。
【００２１】
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。
【００２２】
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ＦＰＤ（Flat Panel Detector）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ランデあるいは移動型であるブッキーブランデ）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。
【００２３】
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。また、圧迫板３６には、圧迫板３６が被検者の乳房を圧迫する力（以下、圧迫力という）を検出及び出力する圧迫力センサ３８が取り付けられている。このため、撮影を実行してマンモグラフィ画像を得た場合、圧迫力センサ３８を用いて、マンモグラフィ装置１０はその撮影における圧迫力を得ることができる。また、圧迫板３６には、圧迫板３６と撮影台３３の距離、すなわち圧迫した乳房の厚さ（以下、圧迫厚という）を検出及び出力する圧迫厚センサ３９が取り付けられている。このため、撮影を実行してマンモグラフィ画像を得た場合、圧迫厚センサ３９を用いて、その撮影における圧迫厚を得ることができる。
【００２４】
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。なお、圧迫力及び圧迫厚は、撮影形態によらず取得可能であり、かつ、撮影毎に取得可能である。
【００２７】
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２に示すように、コンソール１２は、圧迫条件取得部５１、圧迫条件推定部５２、及び、表示部５３を備える。
【００２８】
圧迫条件取得部５１は、マンモグラフィ撮影における乳房に対する圧迫力と圧迫後の乳房の厚さである圧迫厚を取得する。このため、圧迫条件取得部５１は圧迫力計測部６１及び圧迫厚計測部６２を備える。圧迫力計測部６１は、少なくとも撮影を実行した場合に、圧迫力センサ３８が出力する信号を用いて、その撮影における圧迫力をリアルタイムに計測することができる。また、圧迫力計測部６１は、マンモグラフィ画像に関連付けて保存された圧迫力センサ３８の出力の記録を用いて、撮影後に事後的に圧迫力を計測することができる。圧迫厚計測部６２は、少なくとも撮影を実行した場合に、その撮影における圧迫厚をリアルタイムに計測することができる。また、圧迫厚計測部６２は、マンモグラフィ画像に関連付けて保存された圧迫厚センサ３９の出力の記録を用いて、撮影後に事後的に圧迫圧を計測することができる。本実施形態においては、圧迫力計測部６１は、圧迫板３６が可動部４０に取り付けられている間、継続的に圧迫力を計測する。同様に、本実施形態においては、圧迫厚計測部６２は、圧迫板３６が可動部４０に取り付けられている間、継続的に圧迫厚を計測する。この結果、圧迫条件取得部５１は、圧迫力及び圧迫厚の撮影条件をリアルタイムに取得する。
【００２９】
本実施形態においては、圧迫条件取得部５１は、被検者の右側の乳房である右乳房（以下、単に右乳房という）または被検者の左側の乳房である左乳房（以下、単に左乳房という）のうちの一方である第１乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚を取得する。すなわち、圧迫条件取得部５１は、右乳房及び左乳房を同じ撮影態様でそれぞれ撮影をする場合に、先に撮影した乳房（第１乳房）の圧迫条件（圧迫力及び圧迫厚）を取得する。
【００３０】
圧迫条件推定部５２は、右乳房または左乳房のうち他方である第２乳房を第１乳房と同じ撮影態様で撮影する場合に、第１乳房の圧迫力及び圧迫厚を用いて、第２乳房の撮影における好適な圧迫力及び圧迫厚を推定する。例えば、右乳房のＭＬＯ撮影をした後、左乳房のＭＬＯ撮影をする場合、圧迫条件推定部５２は、右乳房のＭＬＯ撮影における圧迫力及び圧迫厚を用いて、左乳房のＭＬＯ撮影をする場合に好適であると推定する圧迫力及び圧迫厚を求める。第１乳房は右乳房または左乳房のいずれでもよく、かつ、第１乳房が右乳房であるか左乳房であるかに合わせて、第２乳房は左乳房または右乳房のいずれでもよい。
【００３１】
例えば、図３に示すように、圧迫条件推定部５２は、第１乳房の圧迫力である第１圧迫力７１と第１乳房の圧迫厚である第１圧迫厚７２の入力を受けて、第１乳房と同じ撮影態様で第２乳房を撮影する場合に推奨（あるいは許容）する圧迫力である第２圧迫力８１と、第１乳房と同じ撮影態様で第２乳房を撮影する場合に推奨（あるいは許容）する圧迫厚である第２圧迫厚８２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。本実施形態においては、第１圧迫力７１及び第１圧迫厚７２が特定の数値であるのに対し、圧迫条件推定部５２が出力する第２圧迫力８１は圧迫力の範囲を示す数値（例えば上限値及び下限値）であり、かつ、圧迫条件推定部５２が出力する第２圧迫厚８２は圧迫厚の範囲を示す数値（例えば上限値及び下限値）である。
【００３２】
表示部５３は、少なくとも第２乳房の撮影において、圧迫条件推定部５２が推定した圧迫力及び圧迫厚を表示する。すなわち、第１乳房と同じ撮影態様で第２乳房を撮影する場合に、表示部５３は第２圧迫力８１及び第２圧迫厚８２を表示する。これにより、マンモグラフィ装置１０は、第２乳房のポジショニングを支援する。「少なくとも第２乳房の撮影において推定した圧迫力及び圧迫厚を表示する」とは、推定した圧迫力及び圧迫厚を参照して第２乳房をポジショニングすることができるタイミング（第２乳房の撮影の前または後のタイミング（特に好ましくは第２乳房のポジショニングをするタイミング））で圧迫力及び圧迫厚を提示することをいう。乳房についてポジショニングとは、乳房のうち診断をする部分（通常は乳房の全体）を撮影範囲に収めつつ、かつ、乳房の圧迫力及び圧迫厚を適正な範囲（診断に使用し得るマンモグラフィ画像が得られる範囲）内に収める調整をすることをいう。
【００３３】
なお、表示部５３は、圧迫力計測部６１が計測した圧迫力、及び／または、圧迫厚計測部６２が計測した圧迫厚を表示できる。推奨値（推奨範囲）である第２圧迫力８１及び第２圧迫厚８２とともに、圧迫力及び圧迫厚をリアルタイムに表示すれば、放射線技師等は推奨値（推奨範囲）に圧迫力及び圧迫厚を合わせやすくなるので、第２乳房の撮影におけるポジショニングを支援する効果が高い。
【００３４】
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４に示すように、例えば、被検者の右乳房をＭＬＯ撮影すると（ステップＳ１０１）、圧迫力計測部６１はこの撮影における圧迫力を計測し、かつ、圧迫厚計測部６２はこの撮影における圧迫厚を計測する（ステップＳ１０２）。これにより、圧迫条件取得部５１は、第１乳房である右乳房のＭＬＯ撮影における圧迫力及び圧迫厚（第１圧迫力７１及び第１圧迫厚７２）を取得する。
【００３５】
右乳房のＭＬＯ撮影を終え、その後、同一被検者の左乳房をＭＬＯ撮影する場合には、圧迫条件推定部５２は、上記第１圧迫力７１及び第１圧迫厚７２を用いて、左乳房のＭＬＯ撮影において推奨する圧迫力及び圧迫厚（第２圧迫力８１及び第２圧迫厚８２）を自動的に推定し（ステップＳ１０３）、表示部５３はこれらを表示する（ステップＳ１０４）。例えば、図５に示すように、表示部５３は、右乳房の撮影時における実際の圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚の推奨範囲を表９０の形式で表示する。図５においては、右乳房の撮影時における実際の圧迫厚「４５ｍｍ」であり、かつ、右乳房の撮影時における実際の圧迫力「１００Ｎ（ニュートン）」である。また、図５においては、左乳房の撮影における圧迫厚の推奨範囲は「４０〜５０ｍｍ」（４０ｍｍ以上５０ｍｍ以下）であり、かつ、圧迫力の推奨範囲「８０〜１２０Ｎ」（８０Ｎ以上１２０Ｎ以下）である。
【００３６】
上記のように、右乳房を撮影した後、左乳房を右乳房と同じ撮影態様（本実施形態においてはＭＬＯ撮影）で撮影する場合に、マンモグラフィ装置１０は、左乳房の撮影において推奨する圧迫力及び圧迫厚を推定及び表示する。この表示は左乳房のポジショニングにおいて明確な目安となるので、マンモグラフィ装置１０を使用する放射線技師等は、上記表示に圧迫力及び圧迫厚が収まるように左乳房をポジショニングすることで、失敗なく左乳房の撮影を行うこととができる。すなわち、マンモグラフィ装置１０によれば、ポジショニングの失敗を予防し、その結果として、ポジショニングの失敗に起因した撮影失敗を低減できる。
【００３７】
なお、本実施形態においては右乳房及び左乳房のＭＬＯ撮影をしているが、マンモグラフィ装置１０は、ＣＣ撮影等他の撮影態様で同一被検者の右乳房及び左乳房を撮影する場合も同様の推定及び表示ができる。また、本実施形態においては右乳房から撮影しているが、マンモグラフィ装置１０は、左乳房を先に撮影する場合も同様の推定及び表示ができる。
【００３８】
上記第１実施形態においては、圧迫条件推定部５２は、第２乳房の撮影において推奨する圧迫力及び圧迫厚をそれぞれ範囲で推定するが、圧迫条件推定部５２は、第２乳房の圧迫力及び圧迫厚をピンポイントな値（圧迫力及び圧迫厚について各１つの数値）で推定することができる。第２乳房の撮影において推奨する圧迫力及び圧迫厚を範囲で推定する場合、放射線技師等は許容し得る圧迫力及び圧迫厚を容易に把握できる点において、乳房のポジショニングがしやすくなるメリットがある。一方、第２乳房の撮影において推奨する圧迫力及び圧迫厚をピンポイントな値で推定する場合、放射線技師等は、第２乳房の撮影において目標とすべき圧迫力及び圧迫厚を容易かつ明確に把握できる点において、乳房のポジショニングがしやすくなるメリットがある。
【００３９】
上記第１実施形態においては、圧迫条件推定部５２はＡＩプログラムそのものであるが、圧迫条件推定部５２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、圧迫条件推定部５２は、第１乳房の撮影における圧迫力と圧迫厚の入力により、第２乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚を出力する学習済みモデルを用いて、第２乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚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、圧迫条件推定部５２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、これを用いて第２乳房の圧迫力及び圧迫厚を推定できる。なお、ＡＩプログラムを含んでいることに変わりないので、圧迫条件推定部５２がＡＩプログラムであるケースは、圧迫条件推定部５２がＡＩプログラムを含むケースの一態様である。圧迫条件推定部５２がＡＩプログラムである場合及び圧迫条件推定部５２がＡＩプログラムを含む場合、判定精度が特に高い。
【００４０】
なお、ＡＩプログラムである圧迫条件推定部５２の学習は、図６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、圧迫条件推定部５２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と評価モデル更新部１１２を備える。
【００４１】
学習データ取得部１１１は、圧迫条件推定部５２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、診断に使用できたマンモグラフィ画像の撮影時の圧迫力及び圧迫厚であって、同一被検者の右乳房及び左乳房を同一の撮影形態で撮影した際の圧迫力及び圧迫厚を取得する。そして、一方の乳房を撮影した際の圧迫力及び圧迫厚を説明変数とし、他方の乳房を撮影した際の圧迫力及び圧迫厚を正解ラベルとして、学習する圧迫条件推定部５２に入力する。
【００４２】
圧迫条件推定部５２は、説明変数である圧迫力及び圧迫厚と、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）と、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圧迫力及び圧迫厚の範囲である。
【００４３】
評価モデル更新部１１２は、学習中の圧迫条件推定部５２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、圧迫条件推定部５２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。圧迫条件推定部５２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。
【００４４】
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圧迫条件推定部５２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圧迫条件推定部５２を最適化してもよい。
【００４５】
［第２実施形態］
上記第１実施形態及び変形例においては、推奨する圧迫力及び圧迫厚を表示することによって撮影失敗を低減するが、この代わりに、ポジショニングの可否を表示することによって撮影失敗を低減することもできる。
【００４６】
この場合、例えば、図７に示すように、コンソール１２に圧迫条件推定部５２の代わりに判定部２０１を設ける。判定部２０１は、右乳房の撮影について計測した圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の撮影について計測した圧迫力及び圧迫厚と、を用いて、ポジショニングの可否を判定する。そして、表示部５３は、少なくとも判定部２０１の判定結果であるポジショニングの可否を表示する。
【００４７】
例えば、図８に示すように、判定部２０１は、右乳房の圧迫力である第１圧迫力２１１と、右乳房の圧迫厚である第１圧迫厚２１２と、左乳房の圧迫力である第２圧迫力２２１と、左乳房の圧迫厚である第２圧迫厚２２２の入力を受けて、被検者の乳房（右乳房及び左乳房）の撮影における「ポジショニング可」または「ポジショニング不可」の判定結果２３０を出力する学習済みモデルで構成することができる。この場合、判定部２０１は、第１圧迫力２１１、第１圧迫厚２１２、第２圧迫力２２１、及び、第２圧迫厚２２２の組み合わせを、ポジショニング可またはポジショニング不可に分類する分類器である。
【００４８】
上記のように、コンソール１２に判定部２０１を設ける場合、図９に示すように、例えば、被検者の右乳房をＭＬＯ撮影すると（ステップＳ２０１）、圧迫力計測部６１はこの撮影における圧迫力を計測し、かつ、圧迫厚計測部６２はこの撮影における圧迫厚を計測する（ステップＳ２０２）。これにより、圧迫条件取得部５１は、右乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚（第１圧迫力２１１及び第１圧迫厚２１２）を取得する。その後、被検者の左乳房をＭＬＯ撮影すると（ステップＳ２０３）、圧迫力計測部６１はこの撮影における圧迫力を計測し、かつ、圧迫厚計測部６２はこの撮影における圧迫厚を計測する（ステップＳ２０４）。これにより、圧迫条件取得部５１は、先に取得した右乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚に加えて、左乳房の撮影における圧迫力及び圧迫厚（第２圧迫力２２１及び第２圧迫厚２２２）を取得する。
【００４９】
圧迫条件取得部５１が上記のように左右の乳房について圧迫力及び圧迫厚を取得すると、判定部２０１はこれらを用いてポジショニングの可否を判定し（ステップＳ２０５）、表示部５３は「ポジショニング可」または「ポジショニング不可」の判定結果を表示する（ステップＳ２０６）。例えば、図１０に示すように、表示部５３は、右乳房の撮影時における実際の圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の撮影時における実際の圧迫力及び圧迫厚と、ポジショニングの可否の判定結果と、を表２３５の形式で表示する。図１０においては、右乳房の撮影時における実際の圧迫厚「４５ｍｍ」であり、右乳房の撮影時における実際の圧迫力「１００Ｎ」であり、左乳房の撮影時における実際の圧迫厚「４３ｍｍ」であり、かつ、左乳房の撮影時における実際の圧迫力「９８Ｎ」である。また、図１０においては、判定部２０１の判定結果は、ポジショニング可である。
【００５０】
上記のように、マンモグラフィ装置１０がポジショニングの可否を判定し、その結果を表示することにより、撮影を失敗したまま撮影を終了してしまうことを防止し、結果として、撮影失敗を低減できる。例えば、判定結果がポジショニング不可の場合、放射線技師等は、判定結果の表示を見て、その場で直ちに左乳房及び／または右乳房の撮影をやり直すことができる。その結果、実質的に判定結果がポジショニング可であるマンモグラフィ画像だけが診断に供されることになる。このため、マンモグラフィ画像を診断に使用する段階において、乳房のポジショニングが原因の撮影失敗を低減できる。
【００５１】
上記第２実施形態に示すように、表示部５３は、右乳房の圧迫力及び圧迫厚と、左乳房の圧迫力及び圧迫厚と、を表示することが好ましい。判定結果がポジショニング不可の場合、その原因を把握しやすいからである。具体的には、左右の乳房の撮影時における圧迫力及び圧迫厚の表示は、放射線技師等が、右乳房の撮影をやり直すべきか、左乳房の撮影をやり直すべきか、あるいは、右乳房及び左乳房の撮影を両方ともやり直すべきかを判断する材料となるので、これらを表示すれば、ポジショニングが不可の場合でも、円滑にかつ被曝量を抑えながら再撮影を実施できる。
【００５２】
上記第２実施形態においては、判定部２０１の判定結果が、ポジショニングが不可であることを示す判定結果である場合、表示部５３は再撮影を促す表示（例えばメッセージまたは警告色等の表示）をすることが好ましい。ポジショニングが不可の場合に、より直接的に再撮影を促し、確実に撮影失敗を防ぐためである。
【００５３】
上記第２実施形態においては、判定部２０１はＡＩプログラムそのものであるが、判定部２０１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、判定部２０１は、右乳房の圧迫力及び圧迫厚と左乳房の圧迫力及び圧迫厚の入力により、ポジショニングの可否を出力する学習済みモデルを用いて、ポジショニングの可否を判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、判定部２０１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と通信し、これを用いてポジショニングの可否を判定できる。なお、ＡＩプログラムを含んでいることに変わりないので、判定部２０１がＡＩプログラムであるケースは、判定部２０１がＡＩプログラムを含むケースの一態様である。判定部２０１がＡＩプログラムである場合及び判定部２０１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プログラムである判定部２０１の学習は、図１１に示す学習装置２５０を用いて行うことができる。学習装置２５０は、判定部２０１を学習（最適化）するための装置であり、学習データ取得部２５１と評価モデル更新部２５２を備える。
【００５５】
学習データ取得部２５１は、判定部２０１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２５１は、同一被検者の右乳房及び左乳房を同一の撮影形態で撮影した際の圧迫力及び圧迫厚と、ポジショニングの可否（マンモグラフィ画像を診断に使用できたか否か）と、を取得する。そして、左右の乳房を撮影した際の圧迫力及び圧迫厚を説明変数とし、ポジショニングの可否を正解ラベルとして、学習する判定部２０１に入力する。
【００５６】
判定部２０１は、説明変数である圧迫力及び圧迫厚と、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、目的変数を推定する評価値と、評価値の誤差（許容し得る誤差の範囲）を出力する。本学習において目的変数はポジショニング可またはポジショニング不可の分類である。
【００５７】
評価モデル更新部２５２は、学習中の判定部２０１が出力する評価値及びその誤差と、正解ラベルを用いて、判定部２０１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。このため、判定部２０１は、学習装置２５０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２５０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判定部２０１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２５０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判定部２０１を最適化してもよい。
【００５９】
なお、上記各実施形態及び変形例等においては、圧迫力を使用しているが、圧迫力の代わりに、あるいは圧迫力に併せて、圧迫板３６が乳房を圧迫する圧力（圧迫圧）のデータを使用、推定、及び／または表示できる。
【００６０】
また、圧迫条件推定部５２は、圧迫力及び／または圧迫厚に代えて、あるいは圧迫力及び／または圧迫厚とともに、乳房の大きさ、形状、及び／または硬さ（弾力性）等の乳房に係る情報の入力を得て、推奨する圧迫条件を出力することができる。同様に、判定部２０１は、圧迫力及び／または圧迫厚に代えて、あるいは圧迫力及び／または圧迫厚とともに、乳房の大きさ、形状、及び／または硬さ（弾力性）等の乳房に係る情報の入力を得て、ポジショニングの可否を判定できる。このように、乳房に係る情報を考慮すれば、推定及び判定の精度が向上する。
【００６１】
また、圧迫条件推定部５２は、乳房の圧迫力及び／または圧迫厚に代えて、あるいは乳房の圧迫力及び／または圧迫厚に加えて、生体情報の入力を得て、推奨する圧迫条件を出力することができる。生体情報とは、例えば、被検者の身長、体重、年齢、または、乳房の特性を変化させる要因になる病気もしくは処置の有無等である。また、生体情報には、人種、または、被検者の居住等している地域（国、県、州、もしくは地方等）の情報を含むことができる。人種等によって乳房の特性が異なる場合があるので、上記のように生体情報を考慮することで推定精度が向上する。同様に、判定部２０１は、乳房の圧迫力及び／または圧迫厚に代えて、あるいは乳房の圧迫力及び／または圧迫厚に加えて、上記生体情報の入力を得て、ポジショニングの可否を判定できる。このように生体情報を考慮することで、判定部２０１の判定精度が向上する。
【００６２】
なお、上記各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。
【００６３】
上記実施形態等において、圧迫条件取得部５１、圧迫力計測部６１、圧迫厚計測部６２、圧迫条件推定部５２、学習データ取得部１１１、評価モデル更新部１１２、判定部２０１、学習データ取得部２５１、及び、評価モデル更新部２５２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。
【００６４】
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。
【００６５】
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】
【００６６】
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
３８  圧迫力センサ
３９  圧迫厚センサ
４０  可動部
５１  圧迫条件取得部
５２  圧迫条件推定部
５３  表示部
６１  圧迫力計測部
６２  圧迫厚計測部
７１  第１圧迫力
７２  第１圧迫厚
８１  第２圧迫力
８２  第２圧迫厚
９０  表
１０１  学習装置
１１１  学習データ取得部
１１２  評価モデル更新部
２０１  判定部
２１１  第１圧迫力
２１２  第１圧迫厚
２２１  第２圧迫力
２２２  第２圧迫厚
２３０  判定結果
２３５  表
２５０  学習装置
２５１  学習データ取得部
２５２  評価モデル更新部
Ｓ１０１〜Ｓ２０６  動作ステップ
【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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