(57)【要約】【課題】Ｘ線撮影装置用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することが可能なＸ線撮影装置用の学習方法を提供する。【解決手段】このＸ線撮影装置１００用の学習方法は、Ｘ線撮影室２００における複数の位置に対応する複数の背景画像３３を取得するステップを備える。また、上記学習方法は、点滴台５００の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なる複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させ、複数の被写体合成画像３５を生成するステップを備える。また、上記学習方法は、複数の被写体合成画像３５、および、複数の被写体合成画像３５の各々において点滴台５００が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において点滴台５００を特定するための機械学習を実施するステップを備える。【選択図】図６
2020188865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線撮影装置に備えられるＸ線撮影装置本体が配置されたＸ線撮影室における複数の位置に対応する複数の背景画像を取得するステップと、
被写体配置室に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る被写体の画像を含む、前記被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像を生成するステップと、
前記複数の被写体合成画像、および、前記複数の被写体合成画像の各々において前記被写体が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において前記被写体を特定するための機械学習を実施するステップと、を備える、Ｘ線撮影装置用の学習方法。
【請求項２】
前記複数の背景画像を取得するステップは、前記Ｘ線撮影室において水平方向に移動可能に構成された前記Ｘ線撮影装置本体を複数箇所に水平移動させるとともに、前記複数箇所の各々において、前記Ｘ線撮影装置本体に取り付けられた撮像部により前記背景画像を取得するステップである、請求項１に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項３】
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、前記Ｘ線撮影室とは異なる前記被写体配置室に配置された前記被写体の画像を含む前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、請求項１または２に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項４】
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、前記被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の前記被写体配置室の画像と、少なくとも前記被写体配置室の画像を含む基準画像との差分を算出することにより前記被写体の画像が抽出された複数の抽出画像の各々に前記第１正解ラベルが付されることにより生成された前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、請求項１〜３のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項５】
前記被写体配置室に配置された前記Ｘ線撮影装置本体の画像を含むとともに、前記Ｘ線撮影装置本体が表示される位置情報を含む第２正解ラベルが付された、前記Ｘ線撮影装置本体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の装置本体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の装置合成画像を生成するステップをさらに備え、
前記機械学習を実施するステップは、前記複数の被写体合成画像に加えて、前記複数の装置合成画像を用いて前記機械学習を実施するステップである、請求項１〜４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項６】
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、複数の２次元画像としての可視画像に基づいて生成される３次元画像としての視差画像に表示されない前記被写体の画像を含む前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、請求項１〜５のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項７】
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、棒形状および光沢のうちの少なくとも一方を有する前記被写体の画像を含む前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、請求項６に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項８】
前記複数の背景画像を取得するステップは、前記Ｘ線撮影室において水平方向に移動可能に構成された前記Ｘ線撮影装置本体を複数箇所に水平移動させるとともに、前記複数箇所の各々において、前記Ｘ線撮影装置本体に取り付けられた撮像部により前記背景画像を取得する制御を行うステップである、請求項１〜７のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項９】
前記Ｘ線撮影装置本体を移動させるとともに前記背景画像を取得するステップと、前記複数の被写体合成画像を生成するステップと、前記機械学習を実施するステップとを、この順に連続して実行する制御を行うように構成されている、請求項８に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【請求項１０】
Ｘ線撮影装置に備えられるＸ線撮影装置本体が配置されたＸ線撮影室における複数の位置に対応する複数の背景画像を取得させる制御と、被写体配置室に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る被写体の画像を含む、前記被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像を生成させる制御と、前記複数の被写体合成画像、および、前記複数の被写体合成画像の各々において前記被写体が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において前記被写体を特定するための機械学習を実施させる制御と、前記複数の被写体合成画像を用いた前記機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置に入力される学習済みデータを生成させる制御とをコンピュータに実行させる、Ｘ線撮影装置用の学習済みデータ生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線撮影装置用の学習方法およびＸ線撮影装置用の学習済みデータ生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被写体を撮像する撮像部が備えられたＸ線撮影装置が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
上記特許文献１には、室内の天井部分に移動可能に設置された保持装置を備えるＸ線撮影装置が開示されている。上記保持装置は、Ｘ線を照射するＸ線管等を保持している。上記Ｘ線撮影装置は、所定の条件に従って保持装置を移動させる移動ルートを算出している。そして、保持装置は、算出された移動ルートに沿って自動的に移動される。
【０００４】
また、上記特許文献１のＸ線撮影装置には、室内を撮影するために用いられるカメラが設けられている。また、上記Ｘ線撮影装置には、上記カメラにより撮影された情報に基づいて室内の障害物の位置を算出する障害物位置算出部が設けられている。また、Ｘ線撮影装置のメインＣＰＵは、保持装置の移動ルート上の障害物と保持装置との間の距離が設定距離以下になった場合に、保持装置の移動を抑制（停止または減速）する制御を行う。
【０００５】
また、上記特許文献１には記載されていないが、上記Ｘ線撮影装置において、障害物の位置を算出する方法の１つとして、複数の可視画像（２次元画像）により生成された視差画像（３次元画像）に基づいて、上記障害物の位置を算出する方法が考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−２０５６８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、視差画像には細い物体および光沢のある物体（以下、非表示被写体）などが表示されない（検出が困難である）ことが、本願の発明者の鋭意研究の結果見出された。したがって、上記特許文献１に記載されているような従来のＸ線撮影装置において視差画像を用いる場合、上記非表示被写体が視差画像に基づいて識別されないために、保持装置の水平方向への移動時に、保持装置等（Ｘ線撮影装置本体）と上記非表示被写体とが衝突する場合がある。
【０００８】
これに対し、視差画像からは検出が困難である物体を対象とした機械学習を事前に行うことにより、可視画像上に表示される上記非表示被写体を識別可能にする方法が考えられる。
【０００９】
この場合、上記非表示被写体の位置および向きが互いに異なって表示される複数（一般的には数万枚程度）の画像を、機械学習用データとして用いる必要がある。上記特許文献１に記載されているような従来のＸ線撮影装置では、Ｘ線撮影装置の納入の度に、現地（実際にＸ線撮影装置を用いる室内）において上記非表示被写体の数万枚程度の画像を取得する必要がある。この場合、機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するという問題点がある。なお、現地において上記非表示被写体の画像を取得する理由は、機械学習の学習結果に基づいた被写体の識別精度を向上させるためである。
【００１０】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、Ｘ線撮影装置用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することが可能なＸ線撮影装置用の学習方法およびＸ線撮影装置用の学習済みデータ生成プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、この発明の第１の局面におけるＸ線撮影装置用の学習方法は、Ｘ線撮影装置に備えられるＸ線撮影装置本体が配置されたＸ線撮影室における複数の位置に対応する複数の背景画像を取得するステップと、被写体配置室に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る被写体の画像を含む、被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像を、複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像を生成するステップと、複数の被写体合成画像、および、複数の被写体合成画像の各々において被写体が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において被写体を特定するための機械学習を実施するステップと、を備える。
【００１２】
また、この発明の第２の局面におけるＸ線撮影装置用の学習済みデータ生成プログラムは、Ｘ線撮影装置に備えられるＸ線撮影装置本体が配置されたＸ線撮影室における複数の位置に対応する複数の背景画像を取得させる制御と、被写体配置室に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る被写体の画像を含む、被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像を、複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の合成画像を生成させる制御と、複数の合成画像、および、複数の被写体合成画像の各々において被写体が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において被写体を特定するための機械学習を実施させる制御と、複数の合成画像を用いた機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置に入力される学習済みデータを生成させる制御とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、上記のように、複数の被写体画像を複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、機械学習に用いられる複数の被写体合成画像が生成される。これにより、被写体画像および背景画像の各々を、たとえば数百枚ずつ取得すれば、上記の合成を行うだけで、数万枚程度（数百枚同士の積の分の枚数）の被写体合成画像を生成することができる。その結果、機械学習用の画像を取得するために、実際にＸ線撮影室において被写体（またはＸ線撮影室の撮像部）を動かしながら被写体の画像を複数枚（たとえば数万枚）撮像する場合に比べて、Ｘ線撮影室において機械学習用の画像を取得するのに要する時間（手間）を短縮（軽減）することができる。これにより、Ｘ線撮影装置用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。また、上記のように被写体合成画像を生成することによって、複数の被写体合成画像の各々の背景を、Ｘ線撮影室における背景画像にすることができるので、Ｘ線撮影室において取得される画像における機械学習の学習結果に基づいた被写体の識別精度を向上させることができる。その結果、被写体の識別精度を向上させながら、Ｘ線撮影装置用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【００１４】
また、本発明によれば、上記のように、複数の背景画像を取得させる制御と、複数の合成画像を生成させる制御と、機械学習を実施させる制御と、学習済みデータを生成させる制御とをコンピュータに実行させる。これにより、上記の各制御が、連続して自動的に実行される（ユーザの操作を介さずに次の制御へ移行される）ように制御することができる。その結果、Ｘ線撮影装置用の学習済みデータを生成する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施形態によるＸ線撮影装置本体を示した斜視図である。
【図２】一実施形態によるＸ線撮影装置本体を示した側面図である。
【図３】一実施形態によるＸ線撮影装置本体の制御コントローラを示した図である。
【図４】一実施形態によるＸ線撮影装置本体、制御部、および、学習装置の構成を示した図である。
【図５】一実施形態による可視画像（図５（Ａ））および視差画像（図５（Ｂ））を示した図である。
【図６】一実施形態による学習方法および学習済みデータの生成方法を示したフロー図である。
【図７】一実施形態による背景画像を示した図である。
【図８】一実施形態による被写体画像を示した図である。
【図９】一実施形態による被写体合成画像を示した図である。
【図１０】一実施形態による抽出画像を生成する方法を示した図である。
【図１１】一実施形態による装置本体画像を示した図である。
【図１２】一実施形態による装置合成画像を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１７】
［本実施形態］
（Ｘ線撮影装置の構成）
図１〜図５を参照して、本実施形態によるＸ線撮影装置１００の構成について説明する。
【００１８】
図１に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、水平方向に移動可能に構成されているＸ線撮影装置本体１００ａを備える。Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線撮影室２００に設けられている。また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線撮影室２００の天井面２０１から吊り下げられるように設けられている。
【００１９】
また、Ｘ線撮影室２００の天井面２０１には、Ｘ方向に延びるレール２０２が取り付けられている。また、レール２０２の下部には、Ｙ方向に延びるレール２０３が、ローラ等を介して取り付けられている。これにより、レール２０３は、レール２０２に沿ってＸ方向に移動可能に構成されている。
【００２０】
また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、ローラ等を介してレール２０３に取り付けられている。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、レール２０３に沿ってＹ方向に移動可能に構成されている。したがって、レール２０２およびレール２０３によって、Ｘ線撮影装置１００は、水平方向（ＸＹ面内）において移動可能に構成されている。なお、Ｘ方向およびＹ方向は、互いに直交する方向である。
【００２１】
Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線を照射するＸ線管１１を含むＸ線発生部１０を含む。Ｘ線発生部１０は、Ｘ線管１１の下部に設けられるコリメータ１２を含む。また、Ｘ線発生部１０には、Ｘ線管１１およびコリメータ１２を手動で移動させるための操作盤１３が設けられている。
【００２２】
また、Ｘ線発生部１０（Ｘ線管１１、コリメータ１２、および、操作盤１３）は、水平方向および鉛直方向の各々に回転可能に構成されている。これにより、Ｘ線発生部１０によるＸ線の照射方向を変えることが可能であるので、撮影方法が立位の場合および臥位の場合の各々に対応可能である。
【００２３】
また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線発生部１０を保持する保持部２０を含む。保持部２０には、Ｘ線発生部１０と接続される接続部２１が設けられている。
【００２４】
また、保持部２０には、接続部２１と接続される支柱部２２が設けられている。支柱部２２は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びるように設けられている。また、支柱部２２は、Ｘ線撮影装置本体１００ａのＸ線発生部１０を鉛直方向に移動可能に構成されている。
【００２５】
すなわち、支柱部２２、レール２０２、および、レール２０３により、Ｘ線発生部１０は、水平方向および鉛直方向において（すなわち３次元空間内において）任意の位置に移動可能に構成されている。
【００２６】
また、保持部２０には、天井面２０１のレール２０３に取り付けられている筐体部２３が設けられている。なお、支柱部２２は、筐体部２３の下部に設けられている。
【００２７】
また、Ｘ線撮影装置本体１００ａは、Ｘ線発生部１０（Ｘ線管１１）に電流を供給するためのケーブル２４を含む。
【００２８】
図２に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、ステレオカメラ３０を備える。ステレオカメラ３０は、筐体部２３の側面２３ａに取り付けられている。ステレオカメラ３０は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの周囲（下方）の同一領域における複数の（２つの）可視画像３１（図５（Ａ）参照）を（同時に）取得するように構成されている。
【００２９】
また、側面２３ａには、制御基板４０が取り付けられている。なお、ステレオカメラ３０は、制御基板４０に一体的に取り付けられている。なお、制御基板４０は、筐体部２３の内部に設けられていてもよい。
【００３０】
図３に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影装置本体１００ａを制御する制御コントローラ３００を備える。制御コントローラ３００には、緊急停止ボタン３０１と、撮影プログラムボタン３０２と、４つのオートポジショニングボタン３０３と、緊急停止解除ボタン３０４と、位置登録ボタン３０５と、駆動状況表示用ＬＥＤ３０６とが設けられている。
【００３１】
Ｘ線撮影装置本体１００ａの自動運転時に、緊急停止ボタン３０１が押下されることにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの運転が緊急停止される。また、撮影プログラムボタン３０２が押下されることにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａの撮影プログラムが変更される。また、オートポジショニングボタン３０３が押下されることにより、各オートポジショニングボタン３０３に対応して予め登録がされていた位置にＸ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動される。
【００３２】
また、緊急停止解除ボタン３０４が押下されることにより、緊急停止されたＸ線撮影装置本体１００ａの移動が再開される。また、所定の位置において位置登録ボタン３０５が押下されることにより、上記所定の位置が、オートポジショニングボタン３０３が押下された場合にＸ線撮影装置本体１００ａが自動的に移動される位置として登録される。また、駆動状況表示用ＬＥＤ３０６は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの駆動状況（たとえば緊急停止中）に基づいて、たとえばＬＥＤの点滅パターンおよびＬＥＤの色などを変化させる。
【００３３】
なお、制御コントローラ３００からＸ線撮影装置本体１００ａに送信される送信信号に従って、後述する制御部５０によりＸ線撮影装置本体１００ａの制御が行われる。
【００３４】
図４に示すように、制御基板４０は、画像処理部４１を含む。画像処理部４１は、ステレオカメラ３０により撮像された複数（２つ）の２次元画像としての可視画像３１（図５（Ａ）参照）の画像データをステレオカメラ３０から取得する。
【００３５】
また、画像処理部４１は、２つの可視画像３１から３次元画像（対象物との距離を表す距離画像）としての視差画像３２（図５（Ｂ）参照）を生成するとともに、視差画像３２に基づいてＸ線撮影装置本体１００ａと被写体４００（人物４０１、人物４０２、および、器具４０３）との間の水平距離を算出するように構成されている。具体的には、画像処理部４１は、視差画像３２に表示される被写体４００の高さに基づいて、被写体４００を障害物として識別するように構成されている。そして、画像処理部４１は、障害物として識別された被写体４００とＸ線撮影装置本体１００ａとの間の水平距離を算出するように構成されている。
【００３６】
画像処理部４１は、算出した上記水平距離を、Ｘ線撮影装置１００に備えられる制御部５０に送信するように構成されている。この際、水平距離に応じた警告レベルと併せて上記水平距離が送信されてもよい。そして、制御部５０は、送信された上記水平距離の情報（および警告レベル）に応じて、Ｘ線撮影装置本体１００ａに対して、停止、減速、および、警報等の制御を行わせるように指示を送信するように構成されている。
【００３７】
ここで、棒状および光沢のうちの少なくとも一方を有する点滴台５００は、視差画像３２に表示されない（検出が困難である）ため、視差画像３２に基づいてＸ線撮影装置本体１００ａと点滴台５００との水平距離を算出するのが困難な場合がある。これに対し、本実施形態では、後述するように、画像上において点滴台５００を特定するための機械学習が事前に実施されている。これにより、機械学習の学習結果に基づいて、画像上において点滴台５００の特定が可能になる。そして、画像上において特定された点滴台５００とＸ線撮影装置本体１００ａとの水平距離の算出が可能になる。なお、本実施形態では、機械学習として、深層学習（ＡＩ）が用いられる。また、点滴台５００は、特許請求の範囲の「被写体」の一例である。
【００３８】
（Ｘ線撮影装置用の学習方法）
図６〜図１２を参照して、本実施形態によるＸ線撮影装置１００用の学習方法について説明する。
【００３９】
まず、図６に示すように、ステップ１０１において、Ｘ線撮影装置１００（Ｘ線撮影装置本体１００ａ）が配置されたＸ線撮影室２００における複数の位置に対応する複数の背景画像３３（図７参照）が取得される。背景画像３３は、ステレオカメラ３０により撮像された可視画像である。なお、背景画像３３の撮影時には、Ｘ線撮影室２００に点滴台５０１は配置されていない。取得された複数の背景画像３３は、図示しないサーバ（またはクラウド）に保存される。
【００４０】
具体的には、本実施形態では、このステップ１０１において、Ｘ線撮影装置本体１００ａを複数箇所に水平移動させるとともに、上記複数箇所の各々において、Ｘ線撮影装置本体１００ａに取り付けられたステレオカメラ３０（図２参照）により背景画像３３を取得する。詳細には、Ｘ線撮影装置本体１００ａをＸ方向およびＹ方向の各々に移動させながら、各地点において背景画像３３を取得することによって、複数（たとえば２００枚）の背景画像３３が取得される。たとえば、Ｘ線撮影室２００における複数の背景画像３３の撮像地点がマトリクス状に配置されるように、Ｘ線撮影装置本体１００ａが移動される。
【００４１】
また、このステップ１０１では、Ｘ線撮影装置本体１００ａが複数箇所に水平移動させるとともに、上記複数箇所の各々においてステレオカメラ３０により背景画像３３が取得する制御が行われる。具体的には、学習装置６０（学習装置６０の内部のＰＣ６０ａ）において後述する学習済みデータ生成プログラムが実行されることにより、複数の背景画像３３の各々に対応する撮像地点に自動的にＸ線撮影装置本体１００ａが移動され、上記各撮像地点において背景画像３３の取得が自動的に行われる。
【００４２】
詳細には、一の撮像地点での背景画像３３の取得が完了すると、他の撮像地点への移動および上記他の撮像地点においての背景画像３３の取得が自動的に行われる。言い換えれば、他の撮像地点へのＸ線撮影装置本体１００ａの移動制御、および、他の撮像地点における背景画像３３の取得制御の各々は、ユーザの操作を介さずに行われる。
【００４３】
次に、ステップ１０２において、複数（たとえば２００枚）の被写体画像３４（図８参照）を、複数の背景画像３３（図７参照）の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５（図９参照）が生成される。被写体合成画像３５の生成は、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）において行われる。具体的には、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）は、ステップ１０１において取得され、背景画像３３が保存されている図示しないサーバ（またはクラウド）から複数の背景画像３３のデータを取得するとともに、取得した複数の背景画像３３の各々に複数の被写体画像３４（図８参照）を組み込む（合成する）ように構成されている。なお、被写体画像３４および背景画像３３の各々が２００枚ずつ取得されているとすると、被写体合成画像３５は、被写体画像３４の枚数と背景画像３３の枚数との積である４万枚生成される。なお、４万という枚数は一例であって、この枚数に限られない。
【００４４】
被写体画像３４とは、図８に示すように、Ｘ線撮影時に障害物となり得る点滴台５００の画像を含む画像である。具体的には、被写体画像３４は、点滴台５０１のみが表示された画像である。被写体画像３４は、後述するように被写体配置室２１０（図１０参照）に配置された点滴台５００の撮像画像に基づいて生成される。なお、被写体配置室２１０は、Ｘ線撮影室２００とは異なる部屋である。たとえば、被写体配置室２１０は、Ｘ線撮影装置１００のメーカの実験室などである。
【００４５】
ここで、図１０に示すように、被写体画像３４を取得するために、点滴台５００の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数（たとえば２００枚）の被写体配置室２１０の画像３４ａが取得される。複数の画像３４ａは、被写体配置室２１０において点滴台５００の位置および向きを複数変化させながら、被写体配置室２１０において固定されたカメラ（図示せず）により被写体配置室２１０を撮像することにより取得される。なお、点滴台５００を固定した状態で、上記カメラを移動させながら複数の画像３４ａを取得してもよい。
【００４６】
そして、複数の画像３４ａと、少なくとも被写体配置室２１０の画像を含む基準画像３４ｂとの差分を算出することにより、点滴台５００の画像が抽出された（背景の画像が消えて表示された）複数の抽出画像３４ｃが生成される。
【００４７】
ここで、基準画像３４ｂとして、上記抽出の対象となるフレームの前後のフレームで取得された画像３４ａが用いられる。具体的には、（抽出の対象である）画像３４ａと、２つの基準画像３４ｂの各々との差分画像が生成される。そして、生成された２つの差分画像の論理積を算出することにより、抽出の対象となるフレームにおける点滴台５０１の画像だけが抽出された抽出画像３４ｃが生成される。これにより、点滴台５００の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の抽出画像３４ｃが生成される。なお、抽出画像３４ｃを生成する方法は上記に限られず、他の方法を用いてもよい。たとえば、基準画像として、点滴台５００が表示されていない（被写体配置室２１０の背景だけが表示されている）画像が用いられてもよい。
【００４８】
次に、複数の抽出画像３４ｃの各々に第１正解ラベルが付される。これにより、第１正解ラベルが付された、点滴台５００の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像３４（図８参照）が生成される。なお、第１正解ラベルは、抽出画像３４ｃにおいて点滴台５００が表示される位置（座標）情報を含む。言い換えると、第１正解ラベルは、抽出画像３４ｃの複数の画素のうちの、いずれの画素が点滴台５００に対応する画素であるかについての情報を含む。
【００４９】
そして、第１正解ラベルが付された複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、第１正解ラベルが付された複数の被写体合成画像３５が得られる。すなわち、第１正解ラベルは、複数の被写体合成画像３５の各々において点滴台５００が表示される位置情報を含む。
【００５０】
なお、本実施形態では、複数の被写体合成画像３５を生成するステップ（ステップ１０２）は、視差画像３２に表示されない（検出が困難である）点滴台５００の画像を含む複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップである。
【００５１】
具体的には、このステップは、棒形状および光沢のうちの少なくとも一方を有する点滴台５００の画像を含む複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップである。
【００５２】
また、図６に示すように、本実施形態では、ステップ１０３において、複数（たとえば２００枚）の装置本体画像３６（図１１参照）を、複数の背景画像３３（図７参照）の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の装置合成画像３７（図１２参照）が生成される。なお、装置合成画像３７の生成は、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）において行われる。具体的には、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）は、図示しないサーバ（またはクラウド）から取得した複数の背景画像３３の各々に複数の装置本体画像３６を組み込む（合成する）ように構成されている。
【００５３】
なお、装置本体画像３６とは、図１１に示すように、Ｘ線撮影装置本体１００ａの画像を含む画像である。複数の装置本体画像３６は、Ｘ線撮影装置本体１００ａの位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示されている画像である。また、複数の装置本体画像３６の各々には、第２正解ラベルが付されている。これにより、第２正解ラベルが付された複数の装置合成画像３７が得られる。なお、第２正解ラベルは、装置本体画像３６においてＸ線撮影装置本体１００ａが表示される位置情報を含む。言い換えると、第２正解ラベルは、装置本体画像３６の複数の画素のうちの、いずれの画素がＸ線撮影装置本体１００ａに対応する画素であるかについての情報を含む。なお、複数の装置本体画像３６は、上述した被写体画像３４の生成と同様の手法により生成されるので、詳細な説明は省略する。
【００５４】
ここで、図１１および図１２では、装置本体画像３６として、Ｘ線発生部１０の画像のみが表示されている例を図示しているが、Ｘ線撮影装置本体１００ａのケーブル２４（図１参照）の画像を含んだ装置本体画像３６を用いて装置合成画像３７が生成されてもよい。
【００５５】
次に、図６に示すように、本実施形態では、ステップ１０４において、複数の被写体合成画像３５および第１正解ラベルを用いて、画像上において点滴台５００を特定する（セマンティックセグメンテーションを実施する）ための機械学習が実施される。上記機械学習は、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）において実施される。さらに、この工程では、複数の被写体合成画像３５に加えて、複数の装置合成画像３７を用いて機械学習が学習装置６０（ＰＣ６０ａ）において実施される。なお、学習装置６０は、Ｘ線撮影室２００とは別個の部屋に備えられた状態で機械学習を実施してもよいし、機械学習実施時にのみＸ線撮影室２００に移動されてもよい。
【００５６】
詳細には、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）は、第１正解ラベル（すなわち被写体合成画像３５上における点滴台５０１の位置情報を含むデータ）が付された複数の被写体合成画像３５に基づいて機械学習を実施する。さらに、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）は、被写体合成画像３５に加えて、第２正解ラベル（すなわち装置合成画像３７上におけるＸ線撮影装置本体１００ａの位置情報を含むデータ）が付された複数の装置合成画像３７に基づいて機械学習を実施する。この機械学習の学習結果に基づいて、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）は、画像上において点滴台５００およびＸ線撮影装置本体１００ａの各々を特定可能な状態になる。
【００５７】
次に、ステップ１０５において、ステップ１０４で得られた機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置１００への組み込みに適した形式の学習済みデータが生成される。上記学習済みデータの生成は、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）により行われる。
【００５８】
そして、ステップ１０６では、ステップ１０５において生成された学習済みデータが、Ｘ線撮影装置本体１００ａに送信される。具体的には、上記学習済みデータは、学習装置６０から、制御部５０を介して、Ｘ線撮影装置本体１００ａに送信される。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａに学習済みデータが組み込まれる。
【００５９】
ここで、本実施形態では、上記学習方法では、Ｘ線撮影装置本体１００ａを移動させるとともに背景画像３３を取得するステップ（ステップ１０１）と、複数の被写体合成画像３５を生成するステップ（ステップ１０２）と、機械学習を実施するステップ（ステップ１０４）と、学習済みデータを生成するステップ（ステップ１０５）と、学習済みデータをＸ線撮影装置１００へ送信するステップ（ステップ１０６）とは、連続してこの順に実行される。言い換えれば、背景画像３３の取得する制御を開始された後は、ユーザの操作を介さずに、学習済みデータの組み込みまで自動的に（連続して）実施される。なお、複数の装置合成画像３７を生成するステップ（ステップ１０３）は、ステップ１０２と並行して実行されてもよいし、ステップ１０２と連続的に実行されてもよい。
【００６０】
なお、学習装置６０（ＰＣ６０ａ）には、複数の背景画像３３を取得させる制御と、複数の被写体合成画像３５（装置合成画像３７）を生成させる制御と、機械学習を実施させる制御と、学習済みデータを生成させる制御とを実行させるように構成されているＸ線撮影装置１００用の学習済みデータ生成プログラムが格納されている。また、上記プログラムは、生成された学習済みデータをＸ線撮影装置本体１００ａに送信させる制御をさらに実行させるように構成されている。すなわち、上記学習済みデータ生成プログラムを実行するだけで、背景画像３３の取得から学習済みデータの組み込みまでの一連の制御が、自動的（連続的）に実行される。なお、学習装置６０のＰＣ６０ａは、特許請求の範囲の「コンピュータ」の一例である。
【００６１】
（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【００６２】
本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法は、Ｘ線撮影装置１００に備えられるＸ線撮影装置本体１００ａが配置されたＸ線撮影室２００における複数の位置に対応する複数の背景画像３３を取得するステップを備える。また、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法は、被写体配置室２１０に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る点滴台５００（被写体）の画像を含む、点滴台５００（被写体）の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップを備える。そして、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法は、複数の被写体合成画像３５、および、複数の被写体合成画像３５の各々において点滴台５００（被写体）が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において点滴台５００（被写体）を特定するための機械学習を実施するステップを備える。
【００６３】
これにより、被写体画像３４および背景画像３３の各々を、たとえば数百枚ずつ取得すれば、上記の合成を行うだけで、数万枚程度（数百枚同士の積の分の枚数）の被写体合成画像３５を生成することができる。その結果、機械学習用の画像を取得するために、実際にＸ線撮影室２００において点滴台５００（被写体）（またはステレオカメラ３０（撮像部））を動かしながら点滴台５００（被写体）の画像を複数枚（たとえば数万枚）撮像する場合に比べて、Ｘ線撮影室２００において機械学習用の画像を取得するのに要する時間（手間）を短縮（軽減）することができる。これにより、Ｘ線撮影装置１００用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。また、上記のように被写体合成画像３５を生成することによって、複数の被写体合成画像３５の各々の背景を、Ｘ線撮影室２００における背景画像３３にすることができるので、Ｘ線撮影室２００において取得される画像における機械学習の学習結果に基づいた点滴台５００（被写体）の識別精度を向上させることができる。その結果、点滴台５００（被写体）の識別精度を向上させながら、Ｘ線撮影装置１００用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【００６４】
また、本実施形態では、上記のように、複数の背景画像３３を取得するステップが、Ｘ線撮影室２００において水平方向に移動可能に構成されたＸ線撮影装置本体１００ａを複数箇所に水平移動させるとともに、上記複数箇所の各々において、Ｘ線撮影装置本体１００ａに取り付けられたステレオカメラ３０（撮像部）により背景画像３３を取得するステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、水平方向に移動可能に構成されたＸ線撮影装置本体１００ａに取り付けられたステレオカメラ３０（撮像部）により背景画像３３が取得されるので、Ｘ線撮影室２００の複数の位置に対応する複数の背景画像３３を容易に取得することができる。
【００６５】
また、本実施形態では、上記のように、複数の被写体合成画像３５を生成するステップが、Ｘ線撮影室２００とは異なる被写体配置室２１０に配置された点滴台５００（被写体）の画像を含む複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、複数の被写体画像３４を取得するためにＸ線撮影室２００において点滴台５００（被写体）の撮影を行う必要がないので、Ｘ線撮影室２００において機械学習用の画像を取得するのに要する時間（手間）をさらに短縮（軽減）することができる。
【００６６】
また、本実施形態では、上記のように、複数の被写体合成画像３５を生成するステップが、点滴台５００（被写体）の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体配置室２１０の画像と、少なくとも被写体配置室２１０の画像を含む基準画像３４ｂとの差分を算出することにより被写体の画像が抽出された複数の抽出画像３４ｃの各々に第１正解ラベルが付されることにより生成された複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、被写体配置室２１０の画像と基準画像３４ｂとの差分を算出することにより、容易に点滴台５００（被写体）の画像だけが抽出された被写体画像３４（抽出画像３４ｃ）を生成することができる。その結果、より正確な点滴台５００（被写体）の位置情報を含む第１正解ラベルを抽出画像３４ｃに付すことができる。
【００６７】
また、本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法は、被写体配置室２１０に配置されたＸ線撮影装置本体１００ａの画像を含むとともに、Ｘ線撮影装置本体１００ａが表示される位置情報を含む第２正解ラベルが付された、Ｘ線撮影装置本体１００ａの位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の装置本体画像３６を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の装置合成画像３７を生成するステップを備える。そして、機械学習を実施するステップが、複数の被写体合成画像３５に加えて、複数の装置合成画像３７を用いて機械学習を実施するステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、装置本体画像３６および背景画像３３の各々を、たとえば数百枚ずつ取得すれば、上記の合成を行うだけで、数万枚程度（数百枚同士の積の分の枚数）の装置合成画像３７を生成することができる。その結果、機械学習用の画像を取得するために、実際にＸ線撮影室２００においてＸ線撮影装置本体１００ａを動かしながら複数（たとえば数万枚）のＸ線撮影装置本体１００ａの画像を取得する場合に比べて、Ｘ線撮影室２００において機械学習用の画像を取得するのに要する時間（手間）を短縮（軽減）することができる。
【００６８】
また、本実施形態では、上記のように、複数の被写体合成画像３５を生成するステップが、複数の２次元画像としての可視画像に基づいて生成される３次元画像としての視差画像に表示されない点滴台５００（被写体）の画像を含む複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、視差画像に表示されない（検出が困難な）点滴台５００（被写体）を特定するための機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【００６９】
また、本実施形態では、上記のように、複数の被写体合成画像３５を生成するステップが、棒形状および光沢のうちの少なくとも一方を有する点滴台５００（被写体）の画像を含む複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成するステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、棒形状および光沢のうちの少なくとも一方を有する点滴台５００（被写体）を特定するための機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【００７０】
また、本実施形態では、上記のように、複数の背景画像３３を取得するステップが、Ｘ線撮影室２００において水平方向に移動可能に構成されたＸ線撮影装置本体１００ａを複数箇所に水平移動させるとともに、複数箇所の各々において、Ｘ線撮影装置本体１００ａに取り付けられたステレオカメラ３０（撮像部）により背景画像３３を取得する制御を行うステップであるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、Ｘ線撮影装置本体１００ａを複数箇所に水平移動させること、および、上記複数箇所の各々において背景画像３３を取得することが、自動的に行われるように制御することができる。その結果、Ｘ線撮影装置本体１００ａの移動、および、ステレオカメラ３０（撮像部）による撮像を行うために要する（時間）手間が増大するのを抑制することができる。
【００７１】
また、本実施形態では、上記のように、Ｘ線撮影装置本体１００ａを移動させるとともに背景画像３３を取得するステップと、複数の被写体合成画像３５を生成するステップと、機械学習を実施するステップとを、この順に連続して実行する制御を行うように、Ｘ線撮影装置１００用の学習方法を構成する。これにより、次のステップへの移行が自動的に行われるように制御することができる。その結果、Ｘ線撮影装置１００用の機械学習を実施するために要する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【００７２】
また、本実施形態では、上記のように、複数の背景画像３３を取得させる制御と、複数の被写体画像３４を、複数の背景画像３３の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像３５を生成させる制御と、複数の被写体合成画像３５、および、複数の被写体合成画像３５の各々において点滴台５００（被写体）が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて機械学習を実施させる制御と、複数の被写体合成画像３５を用いた機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置１００に入力される学習済みデータを生成させる制御とをＰＣ６０ａ（コンピュータ）に実行させるように、Ｘ線撮影装置１００用の学習済みデータ生成プログラムを構成する。
【００７３】
これにより、被写体画像３４および背景画像３３の各々を、たとえば数百枚ずつ取得すれば、上記の合成を行うだけで、数万枚程度（数百枚同士の積の分の枚数）の被写体合成画像３５を生成することができる。その結果、機械学習用の画像を取得するために、実際にＸ線撮影室２００において点滴台５００（被写体）（またはステレオカメラ３０（撮像部））を動かしながら点滴台５００（被写体）の画像を複数枚（たとえば数万枚）撮像する場合に比べて、Ｘ線撮影室２００において機械学習用の画像を取得するのに要する時間（手間）を短縮（軽減）することができる。これにより、Ｘ線撮影装置１００用の機械学習に用いる学習用データの取得（準備）に要する時間（手間）が増大するのを抑制することが可能なプログラムを提供することができる。
【００７４】
また、上記の各制御が、連続して自動的に実行される（ユーザの操作を介さずに次の制御へ移行される）ように制御することができる。その結果、Ｘ線撮影装置１００用の学習済みデータを生成する時間（手間）が増大するのを抑制することができる。
【００７５】
（変形例）
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
【００７６】
たとえば、上記実施形態では、複数の背景画像３３をＸ線撮影装置本体１００ａに取り付けられたステレオカメラ３０（撮像部）により取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線撮影装置本体１００ａとは別個に設けられ、水平方向に移動可能に構成されたカメラにより背景画像３３を取得してもよい。
【００７７】
また、上記実施形態では、被写体配置室２１０がＸ線撮影室２００とは異なる部屋である例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、被写体配置室２１０がＸ線撮影室２００と同じ部屋であってもよい。
【００７８】
また、上記実施形態では、視差画像により表示されない（検出が困難である）点滴台５００（被写体）を対象とした機械学習が実施される例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、視差画像により表示される（検出が可能である）被写体を対象とした機械学習を実施してもよい。
【００７９】
また、上記実施形態では、学習装置６０において機械学習が実施される例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、Ｘ線撮影装置本体１００ａにおいて機械学習が実施されてもよい。
【００８０】
また、上記実施形態では、制御部５０がＸ線撮影装置本体１００ａとは別個に設けられている例を示したが、本発明はこれに限られない。制御部５０がＸ線撮影装置本体１００ａと一体的に設けられていても（または内蔵されていても）よい。
【００８１】
また、上記実施形態では、複数の抽出画像３４ｃの各々に第１正解ラベルが付される例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、被写体画像３４と背景画像３３とにより複数の被写体合成画像３５を生成した後に、複数の被写体合成画像３５の各々に直接的に第１正解ラベルを付すようにしてもよい。
【００８２】
また、上記実施形態では、説明の便宜上、Ｘ線撮影装置１００用の学習における各処理を「フロー駆動型」のフローチャートを用いて説明したが、本発明はこれに限られない。本発明では、上記各処理をイベント単位で実行する「イベント駆動型」により行ってもよい。この場合、完全なイベント駆動型で行ってもよいし、イベント駆動およびフロー駆動を組み合わせて行ってもよい。
【００８３】
［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
【００８４】
（項目１）
Ｘ線撮影装置に備えられるＸ線撮影装置本体が配置されたＸ線撮影室における複数の位置に対応する複数の背景画像を取得するステップと、
被写体配置室に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る被写体の画像を含む、前記被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像を生成するステップと、
前記複数の被写体合成画像、および、前記複数の被写体合成画像の各々において前記被写体が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において前記被写体を特定するための機械学習を実施するステップと、を備える、Ｘ線撮影装置用の学習方法。
【００８５】
（項目２）
前記複数の背景画像を取得するステップは、前記Ｘ線撮影室において水平方向に移動可能に構成された前記Ｘ線撮影装置本体を複数箇所に水平移動させるとともに、前記複数箇所の各々において、前記Ｘ線撮影装置本体に取り付けられた撮像部により前記背景画像を取得するステップである、項目１に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００８６】
（項目３）
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、前記Ｘ線撮影室とは異なる前記被写体配置室に配置された前記被写体の画像を含む前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、項目１または２に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００８７】
（項目４）
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、前記被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の前記被写体配置室の画像と、少なくとも前記被写体配置室の画像を含む基準画像との差分を算出することにより前記被写体の画像が抽出された複数の抽出画像の各々に前記第１正解ラベルが付されることにより生成された前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、項目１〜３のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００８８】
（項目５）
前記被写体配置室に配置された前記Ｘ線撮影装置本体の画像を含むとともに、前記Ｘ線撮影装置本体が表示される位置情報を含む第２正解ラベルが付された、前記Ｘ線撮影装置本体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の装置本体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の装置合成画像を生成するステップをさらに備え、
前記機械学習を実施するステップは、前記複数の被写体合成画像に加えて、前記複数の装置合成画像を用いて前記機械学習を実施するステップである、項目１〜４のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００８９】
（項目６）
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、複数の２次元画像としての可視画像に基づいて生成される３次元画像としての視差画像に表示されない前記被写体の画像を含む前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、項目１〜５のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００９０】
（項目７）
前記複数の被写体合成画像を生成するステップは、棒形状および光沢のうちの少なくとも一方を有する前記被写体の画像を含む前記複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、前記複数の被写体合成画像を生成するステップである、項目６に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００９１】
（項目８）
前記複数の背景画像を取得するステップは、前記Ｘ線撮影室において水平方向に移動可能に構成された前記Ｘ線撮影装置本体を複数箇所に水平移動させるとともに、前記複数箇所の各々において、前記Ｘ線撮影装置本体に取り付けられた撮像部により前記背景画像を取得する制御を行うステップである、項目１〜７のいずれか１項に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００９２】
（項目９）
前記Ｘ線撮影装置本体を移動させるとともに前記背景画像を取得するステップと、前記複数の被写体合成画像を生成するステップと、前記機械学習を実施するステップとを、この順に連続して実行する制御を行うように構成されている、項目８に記載のＸ線撮影装置用の学習方法。
【００９３】
（項目１０）
Ｘ線撮影装置に備えられるＸ線撮影装置本体が配置されたＸ線撮影室における複数の位置に対応する複数の背景画像を取得させる制御と、被写体配置室に配置された、Ｘ線撮影時に障害物となり得る被写体の画像を含む、前記被写体の位置および向きのうちの少なくとも一方が互いに異なって表示される複数の被写体画像を、前記複数の背景画像の各々に組み込むことにより互いを合成させることによって、複数の被写体合成画像を生成させる制御と、前記複数の被写体合成画像、および、前記複数の被写体合成画像の各々において前記被写体が表示される位置情報を含む第１正解ラベルを用いて、画像上において前記被写体を特定するための機械学習を実施させる制御と、前記複数の被写体合成画像を用いた前記機械学習の学習結果に基づいて、Ｘ線撮影装置に入力される学習済みデータを生成させる制御とをコンピュータに実行させる、Ｘ線撮影装置用の学習済みデータ生成プログラム。
【符号の説明】
【００９４】
３０  ステレオカメラ（撮像部）
３１  可視画像
３２  視差画像
３３  背景画像
３４  被写体画像
３４ａ  画像（被写体配置室の画像）
３４ｂ  基準画像
３４ｃ  抽出画像
３５  被写体合成画像
３６  装置本体画像
３７  装置合成画像
６０ａ  ＰＣ（コンピュータ）
１００  Ｘ線撮影装置
１００ａ  Ｘ線撮影装置本体
２００  Ｘ線撮影室
２１０  被写体配置室
５００  点滴台（被写体）
【図１】
2020188865.tif 000003
【図２】
2020188865.tif 000004
【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】
2020188865.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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