(57)【要約】【課題】クロストークの影響を低減すること。【解決手段】本実施形態に係る医用画像診断装置は、取得部と、処理部とを有する。前記取得部は、複数の検出素子各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第１の医用データを取得する。前記処理部は、前記第１の医用データに基づいて前記影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられた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の医用データを出力する。【選択図】図１
2020068992.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検出素子各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第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影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられた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の医用データを出力する処理部と、
を備える医用画像診断装置。
【請求項２】
前記空間的なクロストークは、前記複数の検出素子において１つの検出素子で検出される前記イベントが前記１つの検出素子と空間的に離れた他の検出素子で検出されることに相当する、
請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項３】
前記複数の検出素子各々は、シンチレータを有し、
前記時間的なクロストークは、前記シンチレータのアフターグロウの特性乃至はＤＡＳの電気的なクロストークの特性により、前記イベントの取得タイミングが異なる複数のビューのうち時間的に隣接する２つのビューにおいて前記イベントが検出されることに相当する、
請求項１または２に記載の医用画像診断装置。
【請求項４】
前記学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて前記空間的なクロストークを有さない空間教師データは、前記空間的なクロストークの影響が出ない所定の間隔に亘って前記複数の検出素子各々への放射線の入射を遮蔽することで取得される、
請求項１または２に記載の医用画像診断装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて前記空間的なクロストークを有さない空間教師データは、前記空間的なクロストークの影響が出ない所定の間隔で前記複数の検出素子からの出力を遮断することにより取得される、
請求項１または２に記載の医用画像診断装置。
【請求項６】
前記学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて前記時間的なクロストークを有さない時間教師データは、前記アフターグロウの特性に基づく前記複数の検出素子が搭載された回転フレームの回転速度で、前記回転フレームを回転させて取得される、
請求項３に記載の医用画像診断装置。
【請求項７】
前記学習済みモデルの生成時に用いられる教師データにおいて前記時間的なクロストークを有さない時間教師データは、前記アフターグロウの特性に基づく時間間隔でＸ線を発生し、前記複数の検出素子と前記Ｘ線を発生するＸ線管とが搭載された回転フレームを前記時間間隔に基づく回数に亘って回転させて取得される、
請求項３に記載の医用画像診断装置。
【請求項８】
複数の検出素子各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第１の医用データを取得し、
前記第１の医用データに基づいて前記影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられた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の医用データを出力する、
ことを備えるクロストーク低減方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像診断装置およびクロストーク低減方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線検出器における複数の検出素子各々において、隣接する検出素子間あるいは数素子離れた検出素子間のクロストークや、隣接するビューあるいは数ビュー離れた同一検出素子におけるクロストークが発生することがある。これらのクロストークは、例えば、投影データに誤差を生じさせる。このため、再構成画像にクロストークの影響が現れる問題がある。投影データまたは再構成画像におけるクロストークの影響は、例えば、複数の検出素子間の相互作用、撮影対象の形状等により異なる振る舞いをする。このため、投影データまたは再構成画像において、クロストークの低減のための補正を行うことが困難であるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０３７２１９３号明細書
【特許文献２】米国特許第９９０３９６３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目的は、クロストークの影響を低減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本実施形態に係る医用画像診断装置は、取得部と、処理部とを有する。  
前記取得部は、複数の検出素子各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第１の医用データを取得する。  
前記処理部は、前記第１の医用データに基づいて前記影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられた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の医用データを出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第1の実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第1の実施形態において、クロストーク低減処理の概要に関する手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、第１の実施形態において、学習済みモデルＬＭの一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態において、クロストークの成分毎のクロストーク低減処理の手順の一例を示す図である。
【図５】図５は、第２の実施形態において、Ｘ線ＣＴ装置に搭載された処理回路における各種機能の一例を示す図である。
【図６】図６は、第２の実施形態の空間ＸＴ低減学習データ生成処理において、遮蔽取得方法の処理手順の一例を示す図である。
【図７】図７は、第２の実施形態の遮蔽取得方法において用いられる複数のマスクの一例を示す図である。
【図８】図８は、第２の実施形態の遮蔽取得方法において、ステップＳｃ３の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時におけるＸ線検出器の断面と、ステップＳｃ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時におけるＸ線検出器の断面との一例を示す図である。
【図９】図９は、第２の実施形態の空間ＸＴ低減学習データ生成処理において、遮断取得方法の処理手順の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態の遮断取得方法において、ステップＳｄ３の処理で実行される複数のＣＴスキャン各々の実行時における複数のＤＡＳ接続スイッチの動作状態と、ステップＳｄ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時における複数のＤＡＳ接続スイッチの動作状態との一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態の遮断取得方法の変形例における処理手順の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態の遮断取得方法の変形例において、ステップＳｅ３の処理で実行される複数のＣＴスキャン各々の実行時における複数のＧＮＤスイッチの動作状態と、ステップＳｅ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時における複数のＧＮＤスイッチの動作状態との一例を示す図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態の低回転取得方法における処理手順の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態の低回転取得方法において、ステップＳｆ１の処理で実行される低速スキャンと、ステップＳｆ２の処理で実行される通常スキャンとの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、第２の実施形態の低回転取得方法の変形例における処理手順の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、第２の実施形態の低回転取得方法の変形例において、複数の回転速度が３つである場合の複数のＣＴスキャンと、仮想的な低速スキャンとの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、第２の実施形態の低回転取得方法の変形例において、複数の回転速度が３つである場合、ある画素について、単位時間当たりの回転数に対する投影データの値の分布および外挿値の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、第２の実施形態の断続スキャン取得方法における処理手順の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、第２の実施形態の断続スキャン取得方法において、ステップＳｈ２の処理で実行される部分スキャンと、ステップＳｈ７の処理で実行される通常スキャンとの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる医用画像診断装置について説明する。医用画像診断装置として、Ｘ線コンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、ＣＴと呼ぶ）装置を例にとり説明する。なお、本実施形態における技術的思想は、医用画像診断装置として、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：陽電子放出断層撮影）装置、ＰＥＴ／ＣＴ装置等の被検体に対してスキャンが実行される各種装置に適用されてもよい。以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
【０００８】
（第１の実施形態）  
図１は、本実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置５０とを有する。架台装置１０は、ガントリとも称される。また、寝台装置３０およびコンソール装置５０は、寝台およびコンソールとそれぞれ呼称されてもよい。例えば、架台装置１０及び寝台装置３０は、ＣＴ検査室に設置される、コンソール装置５０は、ＣＴ検査室に隣接する制御室に設置される。架台装置１０、寝台装置３０及びコンソール装置５０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、コンソール装置５０は、必ずしも制御室に設置されなくてもよい。例えば、コンソール装置５０は、架台装置１０及び寝台装置３０とともに同一の検査室に設置されてもよい。
【０００９】
本実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１３の回転軸又は寝台装置３０の天板３３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（鉛直方向）をＹ軸方向と定義する。Ｘ線ＣＴ装置１は、不図示の通信インターフェースを介して、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワークに接続されてもよい。また、Ｘ線ＣＴ装置１のネットワークへの接続は、有線接続、及び無線接続を問わない。なお、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等によりセキュリティが確保されるのであれば、Ｘ線ＣＴ装置１に接続される回線はＬＡＮに限定されず、例えば、インターネット等、公衆の通信回線に接続されてもよい。
【００１０】
架台装置１０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。架台装置１０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実施可能である。ここで、第３世代ＣＴは、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とが一体として被検体Ｐの周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ−ＴｙｐｅのＸ線ＣＴ装置である。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１１のみが被検体Ｐの周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ−ＴｙｐｅのＸ線ＣＴ装置である。なお、Ｘ線を発生させるハードウェアは、図１に示すＸ線管１１に限られない。例えば、Ｘ線管１１に代えて、Ｘ線管と検出器との複数のペアが回転フレーム１３に搭載されてもよい。
【００１１】
架台装置１０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１２の幾何学的配置は、チャンネル方向に複数の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。
【００１２】
図１に示すように、架台装置１０は、Ｘ線管１１、Ｘ線検出器１２、回転フレーム１３、Ｘ線高電圧装置１４、制御装置１５、ウェッジ１６、コリメータ１７、およびＤＡＳ（Ｄａｔａ  Ａｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）１８を有する。ＤＡＳ１８は、データ収集回路とも称される。
【００１３】
Ｘ線管１１は、Ｘ線を被検体Ｐに照射する。具体的には、Ｘ線管１１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１１は、高圧ケーブルを介してＸ線高電圧装置１４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１４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１４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１１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。
【００１４】
Ｘ線検出器１２は、Ｘ線管１１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ＤＡＳ１８に出力する。Ｘ線検出器１２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。すなわち、複数の検出素子（Ｘ線検出素子）各々は、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（蛍光、シンチレーション光とも称される）を出力するシンチレータ結晶を有する。複数のシンチレータのうち隣接するシンチレータの間には、シンチレーション光を反射する反射板が設けられる。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線吸収板を有する。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１２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。
【００１５】
回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを回転軸周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１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持する。回転フレーム１３は、不図示の固定フレームに回転軸周りに回転可能に支持される。制御装置１５により、回転フレーム１３は、回転軸（Ｚ軸）周りに回転する。これにより、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを回転軸周りに回転させる。回転フレーム１３は、制御装置１５の駆動機構からの動力を受けて回転軸周りに一定の角速度で回転する。回転フレーム１３の開口部１９には、画像視野（ＦＯＶ）が設定される。
【００１６】
Ｘ線高電圧装置１４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１１に印加する高電圧及びＸ線管１１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１１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１４は、架台装置１０内の回転フレーム１３に設けられてもよいし、架台装置１０内の固定フレーム（図示しない）に設けられても構わない。
【００１７】
ウェッジ１６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１６は、Ｘ線管１１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１６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。
【００１８】
コリメータ１７は、ウェッジ１６を透過したＸ線の照射範囲を限定する。コリメータ１７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１７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１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。
【００１９】
ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２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１２から読み出す。ＤＡＳ１８は、読み出した電気信号を増幅する。ＤＡＳ１８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。ＤＡＳ１８は、例えば、検出データを生成可能な回路素子を搭載した特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：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装置５０に転送される。非接触データ伝送装置は、回転フレーム１３に設けられた送信機と、架台装置１０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、コンソール装置５０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装置５０に伝送する。なお、回転フレーム１３から架台装置１０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。
【００２０】
制御装置１５は、コンソール装置５０における処理回路５４におけるシステム制御機能５４１に従いＸ線ＣＴ撮影を実行するためにＸ線高電圧装置１４やＤＡＳ１８を制御する。制御装置１５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１５は、ＡＳＩＣある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））などにより実現されてもよい。また、制御装置１５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１５は、コンソール装置５０から、もしくは架台装置１０に取り付けられた不図示の入力インターフェースからの入力信号を受けて、架台装置１０及び寝台装置３０の動作制御を行う機能を有する。
【００２１】
例えば、制御装置１５は、入力信号を受けて回転フレーム１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御、および寝台装置３０及び天板３３を動作させる制御を行う。なお、架台装置１０をチルトさせる制御は、架台装置１０に取り付けられた不図示の入力インターフェース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１５がＸ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１３を回転させることによって実現される。なお、制御装置１５は架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置５０に設けられても構わない。
【００２２】
寝台装置３０は、架台装置１０によるＣＴスキャン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。寝台装置３０は、基台３１、支持フレーム３２、天板３３及び寝台駆動装置３４を備える。基台３１は、ＣＴ検査室の床面に設置される。基台３１は、支持フレーム３２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３２は、基台３１の上部に設けられるフレームである。支持フレーム３２は、天板３３を中心軸Ｚに沿ってスライド可能に支持する。また、支持フレーム３２は、天板３３を、天板３３の短軸方向（Ｘ方向）左右方向へ移動させる。また、支持フレーム３２は、入力インターフェース５１を介した操作者の指示に従って、天板３３をチルトさせる。天板３３は、被検体Ｐが載置される柔軟性を有する板である。
【００２３】
寝台駆動装置３４は、寝台装置３０の筐体内に収容される。寝台駆動装置３４は、被検体Ｐが載置された支持フレーム３２と天板３３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３４は、コンソール装置５０等による制御に従い作動する。
【００２４】
コンソール装置５０は、架台装置１０、寝台装置３０を制御するコンピュータである。コンソール装置５０は、入力インターフェース（入力部）５１、ディスプレイ（表示部）５２、メモリ（記憶部）５３、および処理回路（処理部）５４を有する。入力インターフェース５１、ディスプレイ５２、メモリ５３、および処理回路５４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。
【００２５】
入力インターフェース５１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５４に出力する。入力インターフェース５１は、入力機器からの出力信号をバスを介して処理回路５４に供給する。具体的には、入力インターフェース５１は、被検体Ｐに対するＸ線撮影の実施およびＣＴスキャンの実施に先立って、操作者の指示に従って各種撮影条件などを入力する。
【００２６】
入力インターフェース５１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５１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、Ｘ線ＣＴ装置１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５４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５１の例に含まれる。また、入力インターフェース５１は、本Ｘ線ＣＴ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。
【００２７】
ディスプレイ５２は、処理回路５４におけるシステム制御機能５４１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５２は、例えば撮影条件等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５２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５２は、処理回路５４における再構成処理機能５４４により生成されたＣＴ画像、画像処理機能５４５により生成された医用画像を表示する。ディスプレイ５２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５２として、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）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５２は、デスクトップ型でもよいし、本Ｘ線ＣＴ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。
【００２８】
メモリ５３は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、集積回路等の記憶装置である。また、メモリ５３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５３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５３の保存領域は、Ｘ線ＣＴ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。
【００２９】
メモリ５３は、入力インターフェース５１を介して入力された各種条件、情報、処理回路５４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、ＤＡＳ１８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。また、メモリ５３は、後述する前処理機能５４２により生成された投影データ、後述するクロストーク低減機能５４３において用いられる少なくとも一つの学習済みモデル、学習済みモデルから出力された投影データ（以下、低減データと呼ぶ）、後述する再構成処理機能５４４により低減データを用いて再構成された再構成データ、および画像処理機能５４５により生成された医用画像を記憶する。
【００３０】
学習済みモデルは、学習用データを用いて予め学習された機械学習モデルである。本実施形態における学習済みモデルは、例えば、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及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態における学習済みモデルは、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、説明を具体的にするために多層のネットワークモデルであるとする。学習済みモデルは、クロストーク低減機能５４３により、投影データの入力を受け付ける。学習済みモデルは、投影データを入力として、当該投影データにおけるクロストークが低減された投影データを、低減データとして出力する。すなわち、学習済みモデルは、投影データを入力として、低減データを出力できるように各パラメータが学習された多層のネットワークモデルである。投影データは、第１の医用データの一例である。また、低減データは、第２の医用データの一例である。すなわち、学習済みモデルは、第１の医用データに基づいてクロストークの影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられている。
【００３１】
クロストークは、空間的なクロストーク（以下、空間ＸＴと呼ぶ）と時間的なクロストーク（以下、時間ＸＴと呼ぶ）とを含む。空間ＸＴとは、例えば、被検体に対するＣＴスキャンにおける１ビューにおいて、Ｘ線検出素子間の信号の乗り越えに相当する。すなわち、空間的なクロストークは、複数の検出素子において一つの検出素子で検出されるイベントが１つの検出素子と空間的に離れた他の検出素子で検出されることに相当する。具体的には、空間ＸＴは、反射板を透過したシンチレーション光が他のチャンネルに関するフォトダイオードに入射すること、グリッドを透過したＸ線が他のチャンネルに関するシンチレータに入射すること、シンチレータに入射したＸ線の散乱線が反射板を透過して他のシンチレータに入射すること、およびＤＡＳ１８における増幅器およびＡ／Ｄ変換器等において他のチャンネルに関する信号がＸ線が入射したチャンネルに関する信号に混入することなどにより、本来検出されるべきＸ線検出素子とは異なるＸ線検出素子でＸ線が検出されることに相当する。
【００３２】
時間ＸＴとは、例えば、複数のＸ線検出素子各々において、被検体に対するＣＴスキャンでの近接する複数のビュー間の信号の乗り越えに相当する。すなわち、時間的なクロストークは、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウ（ａｆｔｅｒｇｌｏｗ：残光）の特性乃至はＤＡＳ１８の電気的なクロストークの特性により、イベントの取得タイミングが異なる複数のビューのうち時間的に隣接する２つのビューにおいてイベントが検出されることに相当する。シンチレータの残光特性は、例えば、シンチレーション光の発生から、発生されたシンチレーション光が所定の光量まで減光するまでの時間間隔（以下、減光時間と呼ぶ）である。具体的には、時間ＸＴは、シンチレータの残光特性により、あるビューにおけるシンチレータ光の残光が当該ビューの次ビューで検出されることにより、本来検出されるべきビューとは異なるビューでＸ線が検出されることに相当する。すなわち、時間ＸＴは、ビュー方向に依存するクロストークに対応する。
【００３３】
処理回路５４は、入力インターフェース５１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１全体の動作を制御する。処理回路５４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５４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５４１、前処理機能５４２、クロストーク低減機能５４３、再構成処理機能５４４、画像処理機能５４５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５４１、前処理機能５４２、クロストーク低減機能５４３、再構成処理機能５４４、画像処理機能５４５各々を実現する処理回路５４は、システム制御部、前処理部、クロストーク低減部、再構成部、および画像処理部の一例である。また、処理回路５４は、処理部の一例である。なお、処理回路５４は、不図示の取得機能により、第１の医用データを取得してもよい。このとき、取得機能を実現する処理回路５４は、取得部に相当する。なお、取得機能は、クロストーク低減機能５４３により実行されてもよい。
【００３４】
なお、処理回路５４の説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、或いは、プログラマブル論理デバイス等の回路を意味する。この種のプロセッサはメモリ５３に保存されたプログラム（学習済みモデル）を読み出し実行することで機能を実現する。なお、メモリ５３に学習済みモデルなどの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。すなわち、学習済みモデル自体は、処理回路５４におけるＡＳＩＣ、或いはプログラマブル論理デバイスにプリセットされてもよい。換言すれば、学習済みモデルは、ＡＳＩＣ、或いはプログラマブル論理デバイスで作りこまれていてもよい。この場合、処理回路５４は、プロセッサは回路内に組み込まれた学習済みモデルを読み出し実行することで、クロストーク低減機能５４３を実現する。
【００３５】
処理回路５４は、システム制御機能５４１により、本Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を制御する。具体的には、処理回路５４は、ＣＴスキャンを行うために、架台装置１０および寝台装置３０を制御する。
【００３６】
処理回路５４は、前処理機能５４２により、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対して前処理を実行する。前処理とは、例えば、対数変換処理やオフセット補正処理、チャンネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等である。処理回路５４は、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対する前処理の実行により、投影データを生成する。なお、前処理前のデータ（検出データ）および前処理後のデータを総称して投影データと称する場合もある。また、投影データは、サイノグラムと称されることもある。処理回路５４は、投影データをメモリ５３に記憶させる。
【００３７】
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、前処理機能５４２にて生成された投影データに対して、クロストーク低減処理を実行する。クロストーク低減処理とは、例えば、投影データを学習済みモデルに入力することにより、低減データを生成する機能である。クロストーク低減処理の手順については、後程詳述する。低減データは、空間ＸＴおよび時間ＸＴが低減されたサイノグラムに相当する。
【００３８】
処理回路５４は、再構成処理機能５４４により、クロストーク低減機能５４３にて生成された低減データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データ、すなわち再構成データを生成する。再構成データは、例えば、ボリュームデータである。ＣＴ画像データを再構成するには被検体Ｐの周囲一周、３６０°分の投影データが、またハーフスキャン法でも１８０°＋ファン角度分の低減データが必要とされる。いずれの再構成方式に対しても本実施形態へ適用可能である。以下、説明を簡単にするため、被検体Ｐの周囲一周、３６０°分の低減データを用いて再構成する再構成（フルスキャン再構成）方式を用いるものとする。
【００３９】
処理回路５４は、画像処理機能５４５により、入力インターフェース５１を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、ＣＴ画像データを公知の方法により、任意断面の断層像データや３次元画像データに変換する。なお、３次元画像データの生成は再構成処理機能５４４が直接行なっても構わない。また、画像処理機能５４５を実現する処理回路５４は、画像処理部の一例である。
【００４０】
なお、コンソール装置５０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５４１、前処理機能５４２、クロストーク低減機能５４３、再構成処理機能５４４、画像処理機能５４５等の処理回路５４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。
【００４１】
また、処理回路５４における前処理機能５４２、クロストーク低減機能５４３、再構成処理機能５４４、画像処理機能５４５等の後処理は、コンソール装置５０又は外部のワークステーションのどちらで実施することにしても構わない。また、後処理は、コンソール装置５０とワークステーションの両方で同時に処理することにしても構わない。
【００４２】
以上が本実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１の全体構成についての説明である。以下、クロストーク低減処理の概要に関する手順について、図２を用いて説明する。図２は、クロストーク低減処理の概要に関する手順の一例を示すフローチャートである。図３は、本実施形態における学習済みモデルＬＭの一例を示す図である。図３に示すように、学習済みモデルＬＭは入力層（ｌ＝１）、中間層（ｌ＝２，３，・・・，Ｌ−１）、出力層（ｌ＝Ｌ）のＬ個の層から構成されるものとする。
【００４３】
（クロストーク低減処理）  
（ステップＳａ１）  
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、メモリ５３から投影データを取得する。クロストーク低減処理において取得される投影データは、複数の検出素子（Ｘ線検出素子）各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第１の医用データに相当する。なお、処理回路５４は、前処理機能５４２により生成された投影データを、自身のメモリに記憶させてもよい。
【００４４】
（ステップＳａ２）  
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、学習済みモデルＬＭをメモリ５３から読み出す。学習済みモデルＬＭは、第１の医用データに基づいて空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を低減するように補正された第２の医用データ（低減データ）を出力するように機能づけられている。処理回路５４は、読み出された学習済みモデルＬＭの入力層（ｌ＝１）に、投影データを入力する。学習済みモデルＬＭの入力層（ｌ＝１）に入力される投影データは、図３において、例えば、サイノグラムにおける複数の画素の総数に対応するＸＮ個の要素を有する列ベクトルとして示されている。なお、学習済みモデルＬＭの入力層に入力される投影データはベクトル形式に限定されず、例えば、行列形式であってもよい。
【００４５】
（ステップＳａ３）  
処理回路５４は、学習済みモデルＬＭからクロストークが低減された低減データを出力する。すなわち、処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、学習済みモデルＬＭに対して第１の医用データを入力することで、学習済みモデルＬＭの出力層（ｌ＝Ｌ）において第２の医用データを出力する。本ステップにおける処理内容は、後程詳述する。処理回路５４は、低減データをメモリ５３に記憶させる。
【００４６】
（ステップＳａ４）  
処理回路５４は、再構成処理機能５４４により、再構成データを生成する。処理回路５４は、再構成データをメモリ５３に記憶させる。再構成データは、画像処理機能５４５により、ディスプレイ５２に表示可能な医用画像に変換される。
【００４７】
以上がクロストーク低減処理の概要に関する手順の説明である。投影データにおいて空間ＸＴと時間ＸＴとの両者をともに低減させるように多層のネットワークが学習されている場合、すなわち投影データにおいて空間ＸＴと時間ＸＴとの両者を学習済みモデルが低減させる場合、クロストーク低減処理は、図３に示すような処理手順となる。
【００４８】
以下、投影データにおいて空間ＸＴを低減させる学習済みモデル（以下、空間ＸＴ低減モデルと呼ぶ）と、投影データにおいて時間ＸＴを低減させる学習済みモデル（以下、時間ＸＴ低減モデルと呼ぶ）との両者を用いて、クロストーク低減処理が実行される場合（以下、ＸＴ成分毎低減処理と呼ぶ）について説明する。このとき、メモリ５３は、空間ＸＴ低減モデルと時間ＸＴ低減モデルとを記憶する。
【００４９】
図４は、ＸＴ成分毎低減処理の手順の一例を示す図である。図４に示すように、投影データに対して空間ＸＴの低減処理を実行し、空間ＸＴが低減された投影データ（以下、空間ＸＴ低減データと呼ぶ）に対して時間ＸＴの低減処理を実行する手順で説明するが、これに限定されない。すなわち、投影データに対して時間ＸＴの低減処理を先に実行し、次いで、時間ＸＴが低減された投影データに対して空間ＸＴの低減処理が実行されてもよい。
【００５０】
（ＸＴ成分毎低減処理）  
（ステップＳｂ１）  
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、空間ＸＴ低減モデルをメモリ５３から読み出す。処理回路５４は、読み出された空間ＸＴ低減モデルの入力層に投影データを入力する。
【００５１】
（ステップＳｂ２）  
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、空間ＸＴ低減モデルの出力層から空間ＸＴ低減データを出力する。処理回路５４は、空間ＸＴ低減データを自身のメモリに記憶する。
【００５２】
（ステップＳｂ３）  
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、時間ＸＴ低減モデルをメモリ５３から読み出す。処理回路５４は、読み出された時間ＸＴ低減モデルの入力層に空間ＸＴ低減データを入力する。
【００５３】
（ステップＳｂ４）  
処理回路５４は、クロストーク低減機能５４３により、時間ＸＴ低減モデルの出力層から、時間ＸＴが低減された投影データを、低減データとして出力する。処理回路５４は、低減データをメモリ５３に記憶させる。
【００５４】
（ステップＳｂ５）  
処理回路５４は、再構成処理機能５４４により、低減データを用いた再構成により、再構成データを生成する。処理回路５４は、再構成データをメモリ５３に記憶させる。
【００５５】
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画像診断装置によれば、複数の検出素子各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第１の医用データを取得し、第１の医用データに基づいて空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられた学習済みモデルＬＭに対して第１の医用データを入力することで、第２の医用データを出力することができる。また、本実施形態において、空間的なクロストークは、複数の検出素子において一つの検出素子で検出されるイベントが１つの検出素子と空間的に離れた他の検出素子で検出されることに相当し、時間的なクロストークは、複数の検出素子各々が有するシンチレータのアフターグロウの特性により、イベントの取得タイミングが異なる複数のビューのうち時間的に隣接する２つのビューにおいてイベントが検出されることに相当する。
【００５６】
これらのことから、本医用画像診断装置によれば、複数の検出素子間の相互作用、撮影対象の形状等により投影データにおけるクロストークの影響が異なる振る舞いをするものであっても、空間ＸＴによる影響または時間ＸＴによる影響による投影データでの誤差を学習済みモデルＬＭを用いて低減し、再構成画像におけるクロストークの影響を低減することができる。これにより、クロストーク量を軽減し、再構成画像の空間分解能、密度分解能等を向上させることができる。
【００５７】
（第１変形例）  
第１の実施形態との相違は、学習済みモデルと、学習済みモデルの入力層に入力されるデータと、学習済みモデルの出力層から出力されるデータとにある。具体的には、学習済みモデルの入力層に入力されるデータは、ＤＡＳ１８から出力された検出データに相当し、第１の医用データに対応する。また、学習済みモデルの出力層から出力されるデータは、前処理が実行されるデータに相当し、第２の医用データに対応する。本変形例において、ＤＡＳ１８は、取得部に相当する。なお、取得部は、架台装置１０であってもよい。本変形例における学習済みモデルは、ＤＡＳ１８から出力された検出データを入力として、当該検出データにおけるクロストークが低減された検出データ（以下、低減検出データと呼ぶ）を出力する。
【００５８】
処理回路５４は、前処理機能５４２により、低減検出データに対して前処理を実行することにより、第１の実施形態の低減データに対応する投影データを生成する。処理回路５４は、再構成処理機能５４４により、投影データに基づいて再構成データを生成する。
【００５９】
本変形例におけるクロストーク低減処理は、図２において投影データを検出データに読み替え、低減データを低減検出データに読み替えることで理解できるため、説明は省略する。また、本変形例におけるＸＴ成分毎低減処理は、図４において投影データを検出データに、空間ＸＴ低減データを空間ＸＴが低減された検出データに読み替え、ステップＳｂ４における低減データを低減検出データに読み替えることで理解できるため、説明は省略する。また、本変形例における効果は第１の実施形態における効果と同様なため、説明は省略する。
【００６０】
（第２変形例）  
第１の実施形態との相違は、学習済みモデルと、学習済みモデルの入力層に入力されるデータと、学習済みモデルの出力層から出力されるデータとにある。具体的には、学習済みモデルの入力層に入力されるデータは、再構成処理機能５４４により投影データを再構成した再構成データに相当する。すなわち、本変形例における再構成データは、クロストークの影響を有する再構成データ（以下、ＸＴ影響再構成データと呼ぶ）であって、第１の医用データに対応する。また、学習済みモデルの出力層から出力されるデータは、クロストークの影響が低減された再構成データ（以下、ＸＴ低減再構成データと呼ぶ）に相当し、第２の医用データに対応する。本変形例において、前処理機能５４２を実行する処理回路５４は、取得部に相当する。本変形例における学習済みモデルは、ＸＴ影響再構成データを入力として、ＸＴ低減再構成データを出力する。
【００６１】
処理回路５４は、画像処理機能５４５により、入力インターフェース５１を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、ＸＴ低減再構成データを公知の方法により、ディスプレイ５２に表示される任意断面の断層像データや３次元画像データに変換する。
【００６２】
本変形例におけるクロストーク低減処理は、図２において投影データをＸＴ影響再構成データに読み替え、低減データをＸＴ低減再構成データに読み替え、ステップＳａ４の処理を実行しないことで理解できるため、説明は省略する。なお、本変形例において、ステップＳａ１の処理は、投影データを用いて、ＸＴ影響再構成データを生成する処理となる。
【００６３】
また、本変形例におけるＸＴ成分毎低減処理は、図４において投影データをＸＴ影響再構成データに読み替え、空間ＸＴ低減データを空間ＸＴが低減された再構成データに読み替え、ステップＳｂ４における低減データをＸＴ低減再構成データに読み替え、ステップＳｂ５の処理を実行しないことで理解できるため、説明は省略する。また、本変形例における効果は第１の実施形態における効果と同様なため、説明は省略する。
【００６４】
本変形例の応用例として、本医用画像診断装置の技術的思想は、例えば、前処理機能５４２、クロストーク低減機能５４３、再構成処理機能５４４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。このとき、コンピュータは、例えば、医用画像処理装置、クラウド上のサーバ等に搭載される。具体的に、クロストーク低減処理を実行するプログラムは、コンピュータに、複数の検出素子各々で検出されるイベントにおいて、空間的なクロストークの影響または時間的なクロストークの影響を有する第１の医用データを取得し、第１の医用データに基づいてクロストークの影響を低減するように補正された第２の医用データを出力するように機能づけられた学習済みモデルを記憶し、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の医用データを出力すること、を実現させる。
【００６５】
（第２の実施形態）  
本実施形態は、第1の実施形態で用いられる学習済みモデルの生成に用いられる学習用データを生成することにある。本実施形態に関する医用画像診断装置として、第１の実施形態と同様に、図１に示すＸ線ＣＴ装置１を例にとり説明する。図１との相違は、処理回路５４における機能の構成が異なることにある。図５は、本実施形態において、Ｘ線ＣＴ装置１に搭載された処理回路５４０における各種機能の一例を示す図である。処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、多層のネットワークモデルの学習に用いられる学習用データを生成する。学習用データ生成機能５４６を実現する処理回路５４０は、学習用データ生成部に相当する。なお、学習用データ生成機能５４６は、図１に記載の処理回路５４に搭載されてもよい。また、学習用データにおける教師データの生成に関して、複数のＸ線検出素子における複数のシンチレータの減光時間は、小さいばらつきであって、第１の実施形態に用いられるシンチレータと比べて短いものが用いられてもよい。
【００６６】
以下、学習用データ生成機能５４６により実行される処理として、まず、空間ＸＴ低減モデルの生成に用いられる学習用データ（以下、空間ＸＴ低減学習用データと呼ぶ）を生成する処理（以下、空間ＸＴ低減学習データ生成処理と呼ぶ）について図６乃至図１２を用いて説明し、次いで、時間ＸＴ低減モデルの生成に用いられる学習用データ（以下、時間ＸＴ低減学習用データと呼ぶ）を生成する処理（以下、時間ＸＴ低減学習データ生成処理と呼ぶ）について図１３乃至図１９を用いて説明する。
【００６７】
（空間ＸＴ低減学習データ生成処理）  
空間ＸＴ低減学習用データにおける教師データは、空間ＸＴを有さない投影データ（以下、空間教師データと呼ぶ）である。空間教師データの取得方法は、例えば、空間ＸＴの影響が出ない所定の間隔に亘って複数のＸ線検出素子各々へのＸ線（放射線）の入射を遮蔽することにより取得する方法（以下、遮蔽取得方法と呼ぶ）と、空間ＸＴの影響が出ない所定の間隔に亘って複数のＸ線検出素子からＤＡＳ１８への出力を遮断することにより取得する方法（以下、遮断取得方法）とがある。まず、遮蔽取得方法について説明し、次いで遮断取得方法について説明する。
【００６８】
（遮蔽取得方法）  
図６は、遮蔽取得方法の処理手順の一例を示す図である。本遮蔽取得方法の実行に先立って、互いに空間ＸＴの影響を受けない複数のＸ線検出素子を除く他のＸ線検出素子へのＸ線の入射を遮断する複数のマスクを用意する。複数のマスク各々は、例えば、所定の間隔ごとに開口領域を有する篩状のＸ線遮蔽板である。以下、説明を簡便にするために、複数のマスクをそれぞれ識別するためマスク番号ｉ（ｉは、最大マスク番号ＭＮ以下の自然数（１≦ｉ≦ＭＮ））を導入する。
【００６９】
図７は、複数のマスクの一例を示す図である。図７における第１マスクＭ１、第３マスクＭ３、第ＭＮマスク各々における一つの矩形はＸ線検出素子の開口領域の大きさに相当する。図７において、斜線の領域は鉛などＸ線を遮蔽する材質で構成され、白抜きの部分はＸ線が遮蔽されない開口領域である。図７に示すように、所定の間隔が５素子である場合、最大マスク番号ＭＮは３６となる。なお、複数のマスクは、複数のＸ線検出素子各々ついて開口領域を有し、他のＸ線検出素子全てへのＸ線の入射を遮断するような構造を有していてもよい。このとき、最大マスク番号ＭＮは、Ｘ線検出器１２におけるＸ線検出素子の全素子数に相当し、メモリ５３に記憶される。
【００７０】
（ステップＳｃ１）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ファントムを用いたＣＴスキャンの実行前において、マスク番号ｉを１に設定する。
【００７１】
（ステップＳｃ２）  
第ｉマスクが、Ｘ線検出器１２におけるＸ線の入射面に配置される。第ｉマスクの配置は、処理回路５４０による制御のもとで、不図示の駆動装置を介して実行されてもよいし、操作者により配置されてもよい。
【００７２】
（ステップＳｃ３）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、回転フレーム１３を回転させながら、再構成に用いられるビュー数（再構成ビュー数と呼ぶ）に対応する複数のビュー角で、マスクを用いて、ファントムに対してＣＴスキャンを実行する。再構成ビュー数は、メモリ５３に記憶されてもよいし、入力インターフェース５１を介して操作者により入力されてもよい。具体的には、なお、ＣＴスキャンの実行は、システム制御機能５４１による制御のもとで実行されてもよい。
【００７３】
（ステップＳｃ４）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、第ｉマスクに対応する投影データ（以下、第ｉマスク投影データと呼ぶ）を生成する。処理回路５４は、第ｉマスク投影データを、マスク番号ｉとともにメモリ５３に記憶させる。なお、第ｉマスク投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【００７４】
（ステップＳｃ５）  
処理回路５４は、学習用データ生成機能５４６により、マスク番号ｉが最大マスク番号ＭＮに等しいか否かを判定する。具体的には、処理回路５４０は、マスク番号ｉが最大マスク番号ＭＮに等しくなければ（ステップＳｃ５のＮｏ）、ステップＳｃ６の処理を実行する。処理回路５４０は、マスク番号ｉが最大マスク番号ＭＮに等しければ（ステップＳｃ５のＹｅｓ）、ステップＳｃ７の処理を実行する。
【００７５】
（ステップＳｃ６）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、マスク番号ｉをインクリメントする。次いで、処理回路５４０は、インクリメントされたマスク番号で、ステップＳｃ２乃至ステップＳｃ５の処理を繰り返す。
【００７６】
（ステップＳｃ７）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、第１乃至第ＭＮマスク投影データを統合することで、空間教師データを生成する。すなわち、処理回路５４０は、生成された空間教師データを、メモリ５３に記憶させる。
【００７７】
（ステップＳｃ８）  
Ｘ線検出器１２におけるＸ線の入射面に配置された第ＭＮマスクが、入射面から入射面外へ移動される。なお、第ＭＮマスクの移動は、第ＭＮマスクを用いたＣＴスキャンの実行後であれば、本ステップ以外のステップで実行されてもよい。
【００７８】
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を回転させて、マスクを用いずにファントムに対してＣＴスキャンを実行する。処理回路５４０は、マスク無しで取得された検出データを用いて、投影データ（以下、マスク無し投影データと呼ぶ）を生成する。なお、マスク無し投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【００７９】
図８は、ステップＳｃ３の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時におけるＸ線検出器１２の断面ＳＳと、ステップＳｃ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時におけるＸ線検出器１２の断面ＴＳとの一例を示す図である。ステップＳｃ２の動作において、図８の断面ＳＳに示すように、Ｘ線の入射面、すなわちＸ線検出器１２におけるグリッド（コリメータ）１２１の上面には、第ｉマスク１２７が配置される。ステップＳｃ３の動作において、シンチレータアレイ１２３のうち第ｉシンチレータ１２３１にＸ線が入射する。このとき、光センサアレイ１２５における第ｉフォトダイオード１２５１に、第ｉシンチレータ１２３１で発生されたシンチレーション光が入射する。図８における断面ＳＳに示すように、ステップＳｃ７で得られる空間教師データは、空間ＸＴの影響を受けていない投影データとなる。一方、図８における断面ＴＳに示すように、ステップＳｃ８で得られるマスク無し投影データは、空間ＸＴの影響を受けた投影データ（以下、空間ＸＴ影響投影データと呼ぶ）となる。
【００８０】
（ステップＳｃ９）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、マスク無し投影データと、空間教師データとを関連付けて、空間ＸＴ低減学習用データを生成する。処理回路５４０は、ファントム、撮像視野等を適宜変更して、ステップＳｃ１乃至ステップＳｃ９の処理を繰り返すことにより、多層のネットワークモデルの学習に用いられる空間ＸＴ低減学習用データを、複数生成する。処理回路５４０は、生成された空間ＸＴ低減学習用データを、メモリ５３に記憶する。なお、処理回路５４０は、生成された空間ＸＴ低減学習用データを、不図示の通信インターフェースを介して、外部記憶装置に出力してもよい。
【００８１】
本実施形態における医用画像診断装置によれば、上記遮蔽取得方法の実行により、学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて空間的なクロストークを有さない空間教師データは、空間的なクロストークの影響が出ない所定の間隔に亘って複数の検出素子各々への放射線の入射を遮蔽することで取得される。
【００８２】
（遮断取得方法）  
図９は、遮断取得方法の処理手順の一例を示す図である。以下、説明を簡便にするために、複数のＸ線検出素子を識別する素子番号ｊ（ｊは、Ｘ線検出素子の総数（以下、全素子数と呼ぶ）ＥＮ以下の自然数（１≦ｊ≦ＥＮ））を導入する。全素子数ＥＮは、Ｘ線検出器１２の形式等に応じてメモリ５３に記憶される。
【００８３】
（ステップＳｄ１）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ファントムを用いたＣＴスキャンの実行前において、素子番号ｊを１に設定する。
【００８４】
（ステップＳｄ２）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、素子番号ｊのＸ線検出素子を除く他のＸ線検出素子とＤＡＳ１８との接続を遮断する。具体的には、処理回路５４０は、他のＸ線検出素子とＤＡＳ１８との間に設けられた複数のスイッチ（以下、ＤＡＳ接続スイッチと呼ぶ）をオフにする。換言すれば、処理回路５４０は、素子番号ｊのＸ線検出素子とＤＡＳ１８との間に設けられたＤＡＳ接続スイッチのみオンにする。
【００８５】
（ステップＳｄ３）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を回転させて、ファントムに対してＣＴスキャンを実行する。本ステップの処理は、ステップＳｃ３と同様なため、説明は省略する。
【００８６】
（ステップＳｄ４）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、素子番号ｊに対応する投影データ（以下、第ｊ素子投影データと呼ぶ）を生成する。処理回路５４０は、第ｊ素子投影データを、素子番号ｊとともにメモリ５３に記憶させる。なお、第ｊ素子投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【００８７】
（ステップＳｄ５）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、素子番号ｊが全素子数ＥＮに等しいか否かを判定する。具体的には、処理回路５４は、素子番号ｊが全素子数ＥＮに等しくなければ（ステップＳｄ５のＮｏ）、ステップＳｄ６の処理を実行する。処理回路５４０は、素子番号ｊが全素子数ＥＮに等しければ（ステップＳｄ５のＹｅｓ）、ステップＳｄ７の処理を実行する。
【００８８】
（ステップＳｄ６）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、素子番号ｊをインクリメントする。次いで、処理回路５４０は、インクリメントされた素子番号で、ステップＳｄ２乃至ステップＳｄ５の処理を繰り返す。
【００８９】
（ステップＳｄ７）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、第１乃至第ＥＮ素子投影データを統合することで、空間教師データを生成する。処理回路５４０は、生成された空間教師データを、メモリ５３に記憶させる。
【００９０】
（ステップＳｄ８）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、全Ｘ線検出素子とＤＡＳ１８とを接続させる（以下、全素子接続と呼ぶ）。具体的には、処理回路５４０は、全Ｘ線検出素子とＤＡＳ１８との間に設けられた複数のＤＡＳ接続スイッチをオンにする。
【００９１】
処理回路５４は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を回転させて、ファントムに対してＣＴスキャンを実行する。処理回路５４は、全素子接続の状態で取得された検出データを用いて、投影データ（以下、全素子投影データと呼ぶ）を生成する。なお、全素子投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【００９２】
図１０は、ステップＳｄ３の処理で実行される複数のＣＴスキャン各々の実行時における複数のＤＡＳ接続スイッチ１２９の動作状態ＰＯと、ステップＳｄ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時における複数のＤＡＳ接続スイッチ１２９の動作状態ＡＯとの一例を示す図である。図１０に示すように、素子番号１のＸ線検出素子１２５３に関するステップＳｄ２の動作において、ＤＡＳ接続スイッチＳ１のみがＯＮ状態となる。この状態で、ステップＳｄ３の動作、すなわち第１のＣＴスキャンＲ１が実行される。次いで、素子番号２のＸ線検出素子１２５５に関するステップＳｄ２の動作において、ＤＡＳ接続スイッチＳ２のみがＯＮ状態となる。この状態で、ステップＳｄ３の動作、すなわち第２のＣＴスキャンＲ２が実行される。これらの動作が繰り返されることで、第１乃至第ＥＮ素子投影データが取得される。
【００９３】
図１０における動作状態ＰＯに示すように、ステップＳｄ７で得られる空間教師データは、空間ＸＴの影響を受けていない投影データとなる。一方、図１０における動作状態ＡＯに示すように、ステップＳｄ８で得られる全素子投影データは、空間ＸＴ影響投影データに相当する。
【００９４】
（ステップＳｄ９）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、全素子投影データと、空間教師データとを関連付けて、空間ＸＴ低減学習用データを生成する。処理回路５４０は、ファントム、撮像視野等を適宜変更して、ステップＳｄ１乃至ステップＳｄ９の処理を繰り返すことにより、多層のネットワークモデルの学習に用いられる空間ＸＴ低減学習用データを、複数生成する。処理回路５４０は、生成された空間ＸＴ低減学習用データを、メモリ５３に記憶する。なお、処理回路５４は、生成された空間ＸＴ低減学習用データを、不図示の通信インターフェースを介して、外部記憶装置に出力してもよい。
【００９５】
（遮断取得方法の変形例）  
以下、遮断取得方法の処理手順の変形例について説明する。本変形例における光センサアレイ１２５は、時分割で逐次的に読み出される複数の読み出しブロックに分割される。複数の読み出しブロック各々に属する複数のフォトダイオードからの出力は、Ｘ線検出器１２に搭載された不図示の読み出し回路により時分割で逐次的に読み出される。読み出し回路により読み出された信号は、ＤＡＳ１８に出力される。複数の読み出しブロック各々において、複数のフォトダイオードと読み出し回路との間にはスイッチ（以下、読み出しスイッチと呼ぶ）が設けられる。また、複数の読み出しブロック各々と読み出し回路との間には、グラウンド（ＧＮＤ）と接続可能なスイッチ（以下、ＧＮＤスイッチと呼ぶ）が設けられる。
【００９６】
図１１は、遮断取得方法の変形例の処理手順の一例を示す図である。以下、説明を簡便にするために、複数の読み出しブロックを識別するブロック番号ｋ（ｋは、読み出しブロックの総数（以下、全ブロック数と呼ぶ）ＢＮ以下の自然数（１≦ｋ≦ＢＮ））を導入する。全ブロック数ＢＮは、メモリ５３に記憶される。
【００９７】
（ステップＳｅ１）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ファントムを用いたＣＴスキャンの実行前において、ブロック番号ｋを１に設定する。
【００９８】
（ステップＳｅ２）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ブロック番号ｋの読み出しブロックを除く他の読み出しブロックをＧＮＤに接続する。具体的には、処理回路５４０は、他の読み出しブロックに関するＧＮＤスイッチをオンにすることで、他の読み出しブロックをＧＮＤに接続する。換言すれば、処理回路５４０は、ブロック番号ｋの読み出しブロックのみが読み出し回路に接続される。
【００９９】
（ステップＳｅ３）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を回転させて、ファントムに対してＣＴスキャンを実行する。このとき、読み出し回路は、ブロック番号ｋの読み出しブロックに属する複数のフォトダイオードにそれぞれ対応する電気信号を、再構成ビュー数各々において逐次的に読み出して、逐次的に読み出された電気信号をＤＡＳ１８に出力する。
【０１００】
（ステップＳｅ４）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ブロック番号ｋの読み出しブロックに対応する投影データ（以下、第ｋブロック投影データと呼ぶ）を生成する。処理回路５４０は、第ｋブロック投影データを、ブロック番号ｋとともにメモリ５３に記憶させる。第ｋブロック投影データは、ブロック番号ｋの読み出しブロックに属する複数のフォトダイオードにそれぞれ対応する複数のチャンネル数分の投影データを有する。なお、第ｋブロック投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【０１０１】
（ステップＳｅ５）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ブロック番号ｋが全ブロック数ＢＮに等しいか否かを判定する。具体的には、処理回路５４は、ブロック番号ｋが全ブロック数ＢＮに等しくなければ（ステップＳｄ５のＮｏ）、ステップＳｄ６の処理を実行する。処理回路５４０は、ブロック番号ｋが全ブロック数ＢＮに等しければ（ステップＳｄ５のＹｅｓ）、ステップＳｄ７の処理を実行する。
【０１０２】
（ステップＳｅ６）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ブロック番号ｋをインクリメントする。次いで、処理回路５４０は、インクリメントされたブロック番号で、ステップＳｅ２乃至ステップＳｅ５の処理を繰り返す。
【０１０３】
（ステップＳｅ７）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、第１乃至第ＢＮブロック投影データを統合することで、空間教師データを生成する。処理回路５４０は、生成された空間教師データを、メモリ５３に記憶させる。
【０１０４】
（ステップＳｅ８）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、全てのＧＮＤスイッチを制御し、全ての読み出しブロックを読み出し回路に接続させる（以下、全ブロック接続と呼ぶ）。処理回路５４０は、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を回転させて、ファントムに対してＣＴスキャンを実行する。処理回路５４は、全ブロック接続の状態で取得された検出データを用いて、投影データ（以下、全ブロック投影データと呼ぶ）を生成する。なお、全ブロック投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【０１０５】
図１２は、ステップＳｅ３の処理で実行される複数のＣＴスキャン各々の実行時における複数のＧＮＤスイッチＧＳの動作状態ＰＧと、ステップＳｅ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時における複数のＧＮＤスイッチＧＳの動作状態ＡＧとの一例を示す図である。図１２に示すように、ブロック番号１の第１の読み出しブロックＲＯＢ１に関するステップＳｅ２の動作において、第１のＧＮＤスイッチＧＳ１のみがＯＦＦ状態となる。すなわち、第１の読み出しブロックＲＯＢ１に関する信号線Ｌ１が、読み出し回路１３１に接続され、動作状態となる。加えて、第１の読み出しブロックＲＯＢ１とは異なる他の読み出しブロックは、ＧＮＤスイッチがＯＮ状態となりグラウンドＧＮＤに接続される。この状態で、ステップＳｅ３の動作、すなわち第１のＣＴスキャンＲ１が実行される。このとき、ビュー各々において、第１の読み出しブロックＲＯＢ１に関する読み出しスイッチＲＳが逐次的にＯＮとなり、読み出し回路１３１は、第１の読み出しブロックＲＯＢ１に属する４つのフォトダイオードから信号を逐次的に読み出す。
【０１０６】
次いで、ブロック番号２の第２の読み出しブロックＲＯＢ２に関するステップＳｅ２の動作において、第２のＧＮＤスイッチＧＳ２のみがＯＦＦ状態となる。すなわち、第２の読み出しブロックＲＯＢ２に関する信号線Ｌ２が、読み出し回路１３１に接続され、動作状態となる。加えて、第２の読み出しブロックＲＯＢ１とは異なる他の読み出しブロックは、ＧＮＤスイッチがＯＮ状態となりグラウンドＧＮＤに接続される。この状態で、ステップＳｅ３の動作、すなわち第２のＣＴスキャンＲ２が実行される。このとき、ビュー各々において、第２の読み出しブロックＲＯＢ２に関する読み出しスイッチＲＳが逐次的にＯＮとなり、読み出し回路１３１は、第２の読み出しブロックＲＯＢ２に属する４つのフォトダイオードから信号を逐次的に読み出す。
【０１０７】
図１２における動作状態ＰＧに示すように、ステップＳｅ７で得られる空間教師データは、空間ＸＴの影響を受けていない投影データとなる。一方、図１２における動作状態ＡＧに示すように、ステップＳｅ８で得られる全ブロック投影データは、空間ＸＴ影響投影データに相当する。
【０１０８】
（ステップＳｅ９）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、全ブロック投影データと、空間教師データとを関連付けて、空間ＸＴ低減学習用データを生成する。処理回路５４０は、ファントム、撮像視野等を適宜変更して、ステップＳｅ１乃至ステップＳｅ９の処理を繰り返すことにより、多層のネットワークモデルの学習に用いられる空間ＸＴ低減学習用データを、複数生成する。処理回路５４０は、生成された空間ＸＴ低減学習用データを、メモリ５３に記憶する。なお、処理回路５４は、生成された空間ＸＴ低減学習用データを、不図示の通信インターフェースを介して、外部記憶装置に出力してもよい。
【０１０９】
本実施形態における医用画像診断装置によれば、上記遮断取得方法の実行により、学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて空間的なクロストークを有さない空間教師データは、空間的なクロストークの影響が出ない所定の間隔で前記複数の検出素子からの出力を遮断することにより取得される。
【０１１０】
（空間ＸＴ低減学習データ生成処理の変形例）  
第１変形例で用いられる学習済みモデルを生成するための学習用データにおける教師データは、空間ＸＴを有さない検出データとなる。空間ＸＴを有さない検出データは、ステップＳｃ３、ステップＳｄ３、またはステップＳｅ３において、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対応する。また、空間ＸＴの影響を受けた検出データは、ステップＳｃ８、ステップＳｄ８、またはステップＳｅ８において、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対応する。処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、空間ＸＴを有さない検出データと、空間ＸＴの影響を受けた検出データとを関連付けて、空間ＸＴ低減学習用データを生成する。
【０１１１】
また、第２変形例で用いられる学習済みモデルを生成するための学習用データにおける教師データは、空間ＸＴを有さない再構成データとなる。空間ＸＴを有さない再構成データは、ステップＳｃ７、ステップＳｄ７、またはステップＳｅ７において生成された空間教師データに対して再構成処理を実行して生成された再構成データに対応する。また、空間ＸＴの影響を受けた再構成データは、ステップＳｃ８、ステップＳｄ８、またはステップＳｅ８において生成された空間ＸＴ影響投影データに対して再構成処理を実行して生成された再構成データに対応する。処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、空間ＸＴを有さない再構成データと、空間ＸＴの影響を受けた再構成データとを関連付けて、空間ＸＴ低減学習用データを生成する。
【０１１２】
（時間ＸＴ低減学習データ生成処理）  
時間ＸＴ低減学習用データにおける教師データは、時間ＸＴを有さない投影データ（以下、時間教師データと呼ぶ）である。時間教師データの取得方法は、例えば、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性に基づく回転フレーム１３の回転速度で回転フレーム１３を回転させて取得する方法（以下、低回転取得方法と呼ぶ）と、アフターグロウの特性に基づく時間間隔でＸ線を発生し、回転フレーム１３を時間間隔に基づく回数に亘って回転させて取得する方法（以下、断続スキャン取得方法）とがある。まず、低回転取得方法について説明し、次いで断続スキャン取得方法について説明する。
【０１１３】
（低回転取得方法）  
図１３は、低回転取得方法の処理手順の一例を示す図である。本低回転取得方法の実行に先立って、処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、時間ＸＴの影響を受けない回転速度を計算する。具体的には、処理回路５４０は、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性と回転フレーム１３の1回転当たりのビュー数（以下、１回転ビュー数と呼ぶ）とに基づいて、回転速度（ｓｅｃ／ｒｏｔ）を計算する。１回転ビュー数は、再構成ビュー数に対応する。より詳細には、処理回路５４０は、減光時間の１０倍程度の時間に１回転ビュー数を乗ずることにより、回転速度（以下、低回転速度と呼ぶ）を計算する。例えば、アフターグロウの特性に対応する減光時間が１００ｍｓｅｃであって、再構成ビュー数が１０００ビューである場合、処理回路５４０は、減光時間の１０倍（１ｓｅｃ）に１０００ビューを乗じることで、低回転速度１０００ｓｅｃ／ｒｏｔを計算する。なお、低回転取得方法で用いられる低回転速度は、Ｘ線検出器１２に搭載されたシンチレータの残光特性に応じて、メモリ５３に記憶されていてもよい。また、メモリ５３には、通常のＣＴスキャンで用いられる回転速度（以下、通常回転速度と呼ぶ）も記憶される。低回転速度は、通常回転速度より低い回転速度であって、時間ＸＴの影響を受けない回転速度に相当する。
【０１１４】
（ステップＳｆ１）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を低回転速度で回転させて、ファントムに対してＣＴスキャン（以下、低速スキャンと呼ぶ）を実行する。なお、低速スキャンの実行は、システム制御機能５４１による制御のもとで実行されてもよい。
【０１１５】
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、低速スキャンで取得された検出データを用いて時間教師データを生成する。なお、時間教師データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。処理回路５４は、時間教師データを、メモリ５３に記憶させる。
【０１１６】
（ステップＳｆ２）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を通常回転速度で回転させて、ＣＴスキャン（以下、通常スキャンと呼ぶ）を実行する。なお、通常スキャンの実行は、システム制御機能５４１による制御のもとで実行されてもよい。
【０１１７】
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、通常スキャンで取得された検出データを用いて、投影データ（以下、時間ＸＴ影響投影データと呼ぶ）を生成する。なお、時間ＸＴ影響投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【０１１８】
図１４は、ステップＳｆ１の処理で実行される低速スキャンＬＳと、ステップＳｆ２の処理で実行される通常スキャンＯＳとの一例を示す図である。図１４に示すように通常回転速度をＶｏｒ（ｓｅｃ／ｒｏｔ）とすると、低回転速度は、Ｋ（Ｋ＞＞１）×Ｖｏｒ（ｓｅｃ／ｒｏｔ）となる。
【０１１９】
（ステップＳｆ３）
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、時間ＸＴ影響投影データと、時間教師データとを関連付けて、時間ＸＴ低減学習用データを生成する。処理回路５４０は、生成された時間ＸＴ低減学習用データを、メモリ５３に記憶する。なお、処理回路５４０は、生成された時間ＸＴ低減学習用データを、不図示の通信インターフェースを介して、外部記憶装置に出力してもよい。
【０１２０】
（低回転取得方法の変形例）  
以下、低回転取得方法の処理手順の変形例について説明する。メモリ５３は、通常回転速度より遅い異なる複数の回転速度を記憶する。複数の回転速度各々は、例えば、低回転速度と通常回転速度との間で設定される。
【０１２１】
図１５は、低回転取得方法の変形例の処理手順の一例を示す図である。以下、説明を簡便にするために、複数の回転速度を識別する速度番号ｐ（ｐは、複数の回転速度の総数（以下、全速度数と呼ぶ）ＶＮ以下の自然数（１≦ｐ≦ＶＮ））を導入する。
【０１２２】
（ステップＳｇ１）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ファントムを用いたＣＴスキャンの実行前において、速度番号ｐを１に設定する。
【０１２３】
（ステップＳｇ２）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って速度番号ｐに対応する回転速度で回転フレーム１３を回転させて、ファントムに対してＣＴスキャンを実行する。なお、ＣＴスキャンの実行は、システム制御機能５４１による制御のもとで実行されてもよい。
【０１２４】
（ステップＳｇ３）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、速度番号ｐに対応する投影データ（以下、第ｐ速度投影データと呼ぶ）を生成する。処理回路５４０は、第ｐ速度投影データを、速度番号ｐとともにメモリ５３に記憶させる。なお、第ｐ速度投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【０１２５】
（ステップＳｇ４）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、速度番号ｐが全速度数ＶＮに等しいか否かを判定する。具体的には、処理回路５４は、速度番号ｐが全速度数ＶＮに等しくなければ（ステップＳｇ４のＮｏ）、ステップＳｇ５の処理を実行する。処理回路５４０は、速度番号ｐが全速度数ＶＮに等しければ（ステップＳｇ４のＹｅｓ）、ステップＳｇ６の処理を実行する。
【０１２６】
（ステップＳｇ５）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、速度番号ｐをインクリメントする。次いで、処理回路５４０は、インクリメントされた速度番号で、ステップＳｇ２乃至ステップＳｇ４の処理を繰り返す。
【０１２７】
（ステップＳｇ６）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、第１乃至第ＶＮ速度投影データと１乃至ＶＮまでの複数の回転速度に基づいて、仮想的な低回転速度に対応する時間教師データを生成する。仮想的な回転速度は、例えば、∞（ｓｅｃ／ｒｏｔ）である。換言すれば、仮想的な回転速度に対応する単位時間当たりの回転数（ｒｏｔ／ｓｅｃ）（以下、仮想回転数と呼ぶ）はゼロとなる。具体的には、処理回路５４０は、回転速度に対する速度投影データの値から、外挿により、仮想的な回転速度に対応する投影データを、時間教師データとして計算する。なお、仮想的な回転速度は、低速スキャンに対応する低回転速度であってもよい。処理回路５４０は、生成された時間教師データを、メモリ５３に記憶させる。
【０１２８】
図１６は、複数の回転速度が３つ（ＶＮ＝３）である場合の複数のＣＴスキャンＰＳｃと、仮想的な低速スキャンとの一例を示す図である。図１６に示すように、第１スキャンの回転速度Ｖ１と第２スキャンの回転速度Ｖ２と第３スキャンの回転速度Ｖ３との関係は、（Ｖ１＜Ｖ２＜Ｖ３）である。これら３つのＣＴスキャンにより取得された速度投影データから、仮想的な低速スキャン（Ｖ≒∞  ｓｅｃ／ｒｏｔ）に関する投影データが外挿される。
【０１２９】
図１７は、複数の回転速度が３つ（ＶＮ＝３）である場合、ある画素について、単位時間当たりの回転数に対する投影データの値の分布および外挿値の一例を示す図である。図１７に示すように、ある画素において、第１乃至第３スキャン各々に対応する投影データの値が、単位時間当たりの回転数に対してプロットされている。複数の回転速度が３つ（ＶＮ＝３）である場合、処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、３つの回転速度にそれぞれ対応する３つの投影データ値を用いて、単位時間当たりの回転数に対する投影データ値の傾きを、画素ごとに計算する。処理回路５４０は、計算された傾きを用いて、単位時間当たりの回転数がゼロ（仮想的な低速スキャン）に対応する投影データの値（以下、外挿値と呼ぶ）を、画素ごとに外挿（計算）する。処理回路５４０は、複数の画素にそれぞれ対応する複数の外挿値を用いて、時間教師データを生成する。
【０１３０】
（ステップＳｇ７）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を通常回転速度で回転させて、ファントムに対して通常スキャンを実行し、時間ＸＴ影響投影データを取得する。本ステップにおける処理は、ステップＳｆ２と同様なため、説明は省略する。なお、ステップＳｇ２において実行されるＣＴスキャンが、通常スキャンを含む場合、本ステップは省略されてもよい。
【０１３１】
（ステップＳｇ８）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、時間ＸＴ影響投影データと、時間教師データとを関連付けて、時間ＸＴ低減学習用データを生成する。本ステップにおける処理は、ステップＳｆ３と同様なため説明は省略する。
【０１３２】
本実施形態における医用画像診断装置によれば、上記低回転取得方法の実行により、学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて時間的なクロストークを有さない時間教師データは、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性に基づく複数の検出素子が搭載された回転フレーム１３の回転速度で、回転フレーム１３を回転させて取得される。
【０１３３】
（断続スキャン取得方法）
図１８は、断続スキャン取得方法の処理手順の一例を示す図である。以下、説明を簡便にするために、再構成ビュー数において、互いに時間ＸＴによる影響を受けない複数のビュー（以下、非影響ビューと呼ぶ）の組み合わせを識別する組み合わせ番号ｑ（ｑは、ＣＮ以下の自然数（１≦ｑ≦ＣＮ））を導入する。ＣＮは、再構成ビュー数を非影響ビューで除した除算値、または当該除算値が分数である場合当該除算値を超える最小の自然数である。ＣＮは、時間教師データを取得するためのスキャン総数に相当し、メモリ５３に記憶される。
【０１３４】
非影響ビューのうち隣接するビューの間の時間間隔（以下、撮影休止間隔と呼ぶ）は、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性に基づく。撮影休止間隔は、例えば減光時間の数倍〜１０倍程度である。換言すると、非影響ビューにおいて、隣接する２つのビューは、撮影休止間隔をあけて設定される。非影響ビューは、Ｘ線検出器１２に搭載されたシンチレータの残光特性に応じて、メモリ５３に記憶される。なお、処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、残光特性に応じた撮影休止間隔と再構成ビュー数とを用いて、非影響ビューを特定してもよい。このとき、処理回路５４０は、再構成ビュー数を非影響ビューで除算することにより、撮影休止間隔に基づくスキャン総数ＣＮを算出してもよい。
【０１３５】
（ステップＳｈ１）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、ファントムを用いたＣＴスキャンの実行前において、組み合わせ番号ｑを１に設定する。
【０１３６】
（ステップＳｈ２）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、組み合わせ番号ｑに対応する複数のビューに亘って回転フレーム１３を回転させて、ファントムに対してＣＴスキャン（以下、部分スキャンと呼ぶ）を実行する。部分スキャンは、撮影休止間隔をあけてＸ線を断続的に発生し、非影響ビューにおいてＣＴスキャンを行うことに相当する。なお、部分スキャンの実行は、システム制御機能５４１による制御のもとで実行されてもよい。
【０１３７】
（ステップＳｈ３）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、組み合わせ番号ｑに対応する投影データ（以下、第ｑ部分投影データと呼ぶ）を生成する。処理回路５４０は、第ｑ部分投影データを、組み合わせ番号ｑとともにメモリ５３に記憶させる。なお、第ｑ部分投影データの生成は、前処理機能５４２により実行されてもよい。
【０１３８】
（ステップＳｈ４）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、組み合わせ番号ｑがスキャン総数ＣＮに等しいか否かを判定する。具体的には、処理回路５４は、組み合わせ番号ｑがスキャン総数ＣＮに等しくなければ（ステップＳｈ４のＮｏ）、ステップＳｈ５の処理を実行する。処理回路５４０は、組み合わせ番号ｑがスキャン総数ＣＮに等しければ（ステップＳｈ４のＹｅｓ）、ステップＳｈ６の処理を実行する。
【０１３９】
（ステップＳｈ５）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、組み合わせ番号ｑをインクリメントする。次いで、処理回路５４０は、インクリメントされた組み合わせ番号で、ステップＳｈ２乃至ステップＳｈ４の処理を繰り返す。
【０１４０】
（ステップＳｈ６）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、第１乃至第ＣＮ部分投影データを統合することで、時間教師データを生成する。すなわち、時間教師データは、ステップＳｈ２乃至ステップＳｈ５の処理の繰り返しにより、撮影休止間隔に基づくスキャン総数に対応する回数に亘って回転フレーム１３を回転させて取得される。処理回路５４０は、生成された時間教師データを、メモリ５３に記憶させる。
【０１４１】
（ステップＳｈ７）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、再構成ビュー数に亘って回転フレーム１３を通常回転速度で回転させて、ファントムに対して通常スキャンを実行し、時間ＸＴ影響投影データを取得する。本ステップにおける処理は、ステップＳｆ２と同様なため、説明は省略する。
【０１４２】
図１９は、ステップＳｈ２の処理で実行される部分スキャンＩＭＳと、ステップＳｈ７の処理で実行される通常スキャンＯＳとの一例を示す図である。図１９に示す通常スキャンＯＳは、図１４に示す通常スキャンＯＳと同様なスキャンである。図１９における部分スキャンＩＭＳにおける点線ＮＩは、撮影休止間隔に含まれるビューの位置でのＸ線管１１およびレイを示している。図１９に示す部分スキャンＩＭＳにおいて、撮影休止間隔は２ビュー分の時間間隔であるため、非影響ビューは、再構成ビュー数の半分となり、スキャン総数ＣＮは２となる。
【０１４３】
（ステップＳｈ８）  
処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、時間ＸＴ影響投影データと、時間教師データとを関連付けて、時間ＸＴ低減学習用データを生成する。本ステップにおける処理は、ステップＳｆ３と同様なため説明は省略する。
【０１４４】
本実施形態における医用画像診断装置によれば、上記断続スキャン取得方法の実行により、学習済みモデルの生成時に用いられる教師データにおいて時間的なクロストークを有さない時間教師データは、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性に基づく時間間隔でＸ線を発生し、複数の検出素子と前記Ｘ線を発生するＸ線管とが搭載された回転フレーム１３を前記時間間隔に基づく回数に亘って回転させて取得される。
【０１４５】
（時間ＸＴ低減学習データ生成処理の変形例）  
第１変形例で用いられる学習済みモデルを生成するための学習用データにおける教師データは、時間ＸＴを有さない検出データとなる。時間ＸＴを有さない検出データは、ステップＳｆ１、ステップＳｇ２、またはステップＳｈ２において、ＤＡＳ１８から出力された検出データに対応する。また、時間ＸＴの影響を受けた検出データは、ステップＳｆ２、ステップＳｇ７、またはステップＳｈ７において、通常スキャンによりＤＡＳ１８から出力された検出データに対応する。処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、時間ＸＴを有さない検出データと、時間ＸＴの影響を受けた検出データとを関連付けて、時間ＸＴ低減学習用データを生成する。
【０１４６】
また、第２変形例で用いられる学習済みモデルを生成するための学習用データにおける教師データは、時間ＸＴを有さない再構成データとなる。時間ＸＴを有さない再構成データは、ステップＳｆ１、ステップＳｇ６、またはステップＳｈ６において生成された時間教師データに対して再構成処理を実行して生成された再構成データに対応する。また、時間ＸＴの影響を受けた再構成データは、ステップＳｆ２、ステップＳｇ７、またはステップＳｈ７において生成された時間ＸＴ影響投影データに対して再構成処理を実行して生成された再構成データに対応する。処理回路５４０は、学習用データ生成機能５４６により、時間ＸＴを有さない再構成データと、時間ＸＴの影響を受けた再構成データとを関連付けて、空間ＸＴ低減学習用データを生成する。
【０１４７】
以下、第1の実施形態において用いられる学習済みモデルの生成について、投影データに関する学習済みモデルの生成を一例として説明する。
【０１４８】
不図示の学習済みモデル生成装置に搭載された処理回路は、学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成機能により、空間ＸＴ影響投影データと空間教師データとの相関を多層のネットワークモデルに学習させることで、空間ＸＴ低減モデルを生成する。学習済みモデル生成機能は、モデル学習プログラムに相当し、処理回路において実行される。例えば、処理回路は、空間ＸＴ影響投影データと空間教師データとの差分（誤差）を用いた誤差逆伝播法に従って多層のネットワークモデルにおけるパラメータ（重み）を計算することで、空間ＸＴ低減モデルを生成する。
【０１４９】
また、学習済みモデル生成装置に搭載された処理回路は、学習済みモデル生成機能により、時間ＸＴ影響投影データと時間教師データとの相関を多層のネットワークモデルに学習させることで、時間ＸＴ低減モデルを生成する。例えば、処理回路は、時間ＸＴ影響投影データと時間教師データとの差分（誤差）を用いた誤差逆伝播法に従って、多層のネットワークモデルにおけるパラメータ（重み）を計算することで、時間ＸＴ低減モデルを生成する。
【０１５０】
なお、学習済みモデル生成装置に搭載された処理回路は、学習済みモデル生成機能により、空間ＸＴ低減学習用データおよび時間ＸＴ低減学習用データを用いて多層のネットワークモデルに学習させることで、空間ＸＴおよび時間ＸＴを低減可能な学習済みモデルを生成してもよい。また、多層のネットワークモデルの学習方法は、誤差逆伝播法などの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。学習済みモデル生成装置は、生成された空間ＸＴ低減モデルおよび時間ＸＴ低減モデルを、各種記憶媒体、ネットワーク等を介して医用画像診断装置に出力する。
【０１５１】
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画像診断装置によれば、空間的なクロストークの影響が出ない所定の間隔に亘って前記複数の検出素子各々への放射線の入射を遮蔽することで、学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて空間的なクロストークを有さない空間教師データを取得することができる。また、本医用画像診断装置によれば、空間的なクロストークの影響が出ない所定の間隔で複数の検出素子からの出力を遮断することにより、学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて空間的なクロストークを有さない空間教師データを取得することができる。また、本医用画像診断装置によれば、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性に基づく複数の検出素子が搭載された回転フレーム１３の回転速度で回転フレーム１３を回転させて、学習済みモデルの生成に用いられる教師データにおいて時間的なクロストークを有さない時間教師データを取得することができる。また、本医用画像診断装置によれば、シンチレータの材質に基づいて決まるアフターグロウの特性に基づく時間間隔でＸ線を発生し、かつ複数の検出素子と前記Ｘ線を発生するＸ線管とが搭載された回転フレーム１３を時間間隔に基づく回数に亘って回転させることで、学習済みモデルの生成時に用いられる教師データにおいて時間的なクロストークを有さない時間教師データを取得することができる。
【０１５２】
以上のことから、本実施形態における医用画像診断装置によれば、複数の検出素子間の相互作用、撮影対象の形状等により異なる振る舞いをするクロストークの影響を低減させるための学習済みモデルの生成に関する空間ＸＴ低減学習用データおよび時間ＸＴ低減学習用データを生成することができる。
【０１５３】
以上で説明した実施形態、変形例等の医用画像診断装置によれば、クロストークがない投影データまたはクロストークが少ない投影データと実際の放射線検出器（Ｘ線検出器１２等）の投影データとの相関をニューラルネットワークに学習させた学習済みモデルを用いて、実投影データからクロストークを軽減させた投影データを作成することができる。また医用画像診断装置によれば、クロストークがない再構成画像またはクロストークが少ない再構成画像と実際の再構成画像との相関をニューラルネットワークに学習させた学習済みモデルを用いて、実再構成画像からクロストークを軽減させた再構成画像を作成することができる。
【０１５４】
これらのことから、本実施形態、変形例等の医用画像診断装置によれば、検出データ、投影データ、および再構成データにおいてクロストークの影響を低減することができ、再構成画像の空間分解能、密度分解能を向上することができる。
【０１５５】
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。
【符号の説明】
【０１５６】
１…Ｘ線ＣＴ装置
１０…架台装置
１１…Ｘ線管
１２…Ｘ線検出器
１３…回転フレーム
１４…Ｘ線高電圧装置
１５…制御装置
１６…ウェッジ
１７…コリメータ
１８…ＤＡＳ（Ｄａｔａ  Ａｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）
１９…開口部
３０…寝台装置
３１…基台
３２…支持フレーム
３３…天板
３４…寝台駆動装置
５０…コンソール装置
５１…入力インターフェース
５２…ディスプレイ
５３…メモリ
５４、５４０…処理回路
１２１…グリッド
１２３…シンチレータアレイ
１２５…光センサアレイ
１２７…第ｉマスク
１２９…ＤＡＳ接続スイッチ
１３１…読み出し回路
５４１…システム制御機能
５４２…前処理機能
５４３…クロストーク低減機能
５４４…再構成処理機能
５４５…画像処理機能
５４６…学習用データ生成機能
１０００ｓｅｃ…低回転速度
１２３１…第ｉシンチレータ
１２５１…第ｉフォトダイオード
１２５３…素子番号１のＸ線検出素子
１２５５…素子番号２のＸ線検出素子
ＡＧ…ステップＳｅ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時における複数のＧＮＤスイッチの動作状態
ＡＯ…ステップＳｄ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時における複数のＤＡＳ接続スイッチの動作状態
ＧＳ…複数のＧＮＤスイッチ
ＧＳ１…第１のＧＮＤスイッチ
ＧＳ２…第２のＧＮＤスイッチ
ＩＭＳ…ステップＳｈ２の処理で実行される部分スキャン
Ｌ１…信号線
Ｌ２…信号線
ＬＭ…学習済みモデル
ＬＳ…ステップＳｆ１の処理で実行される低速スキャン
Ｍ１〜ＭＮ…マスク（Ｘ線遮蔽板）
ＯＳ…ステップＳｆ２の処理で実行される通常スキャン
ＰＧ…ステップＳｅ３の処理で実行される複数のＣＴスキャン各々の実行時における複数のＧＮＤスイッチの動作状態
ＰＯ…ステップＳｄ３の処理で実行される複数のＣＴスキャン各々の実行時における複数のＤＡＳ接続スイッチの動作状態
ＰＳｃ…複数の回転速度が３つ（ＶＮ＝３）である場合の複数のＣＴスキャン
Ｒ１…第１のＣＴスキャン
Ｒ２…第２のＣＴスキャン
ＲＯＢ１…第１の読み出しブロック
ＲＯＢ２…第２の読み出しブロック
Ｓ１、Ｓ２…ＤＡＳ接続スイッチ
ＳＳ…ステップＳｃ３の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時におけるＸ線検出器の断面
ＴＳ…ステップＳｃ８の処理で実行されるＣＴスキャンの実行時におけるＸ線検出器の断面
Ｖ１…第１スキャンの回転速度
Ｖ２…第２スキャンの回転速度
Ｖ３…第３スキャンの回転速度
【図１】
2020068992.tif 000003
【図２】
2020068992.tif 000004
【図３】
2020068992.tif 000005
【図４】
2020068992.tif 000006
【図５】
2020068992.tif 000007
【図６】
2020068992.tif 000008
【図７】
2020068992.tif 000009
【図８】
2020068992.tif 000010
【図９】
2020068992.tif 000011
【図１０】
2020068992.tif 000012
【図１１】
2020068992.tif 000013
【図１２】
2020068992.tif 000014
【図１３】
2020068992.tif 000015
【図１４】
2020068992.tif 000016
【図１５】
2020068992.tif 000017
【図１６】
2020068992.tif 000018
【図１７】
2020068992.tif 000019
【図１８】
2020068992.tif 000020
【図１９】
2020068992.tif 000021