(57)【要約】【課題】循環障害の診断をサポートすること。【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、造影剤が１度注入された被検体に対してＸ線を用いたスキャンを実行することで、第１の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報、及び、前記第１の期間とは異なる第２の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する取得部と、前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、前記被検体の循環障害の有無を推定する推定部と、を備える。【選択図】図２
2020096757.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤が１度注入された被検体に対してＸ線を用いたスキャンを実行することで、第１の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報、及び、前記第１の期間とは異なる第２の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する取得部と、
前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、前記被検体の循環障害の有無を推定する推定部と、
を備える、医用画像処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記第１の期間において、前記被検体の関心領域における前記造影剤の濃度変化を表す前記第１の濃度変化情報を取得し、前記第１の期間の後の前記第２の期間において、前記関心領域における前記造影剤の濃度変化を表す前記第２の濃度変化情報を取得し、
前記推定部は、前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む前記入力データに基づいて、前記被検体の循環障害として末端循環障害の有無を推定する、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記被検体の前記関心領域について、前記造影剤の濃度を時系列に表した時間濃度曲線を生成し、前記時間濃度曲線を用いて前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を取得する、
請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記第１の期間において、前記被検体の第１の関心領域における前記造影剤の濃度変化を表す前記第１の濃度変化情報を取得し、前記第１の期間の後の前記第２の期間において、前記被検体の第２の関心領域における前記造影剤の濃度変化を表す前記第２の濃度変化情報を取得し、
前記推定部は、前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む前記入力データに基づいて、前記被検体の循環障害として肺循環障害の有無を推定する、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記被検体の前記第１の関心領域及び前記第２の関心領域について、それぞれ、前記造影剤の濃度を時系列に表した第１の時間濃度曲線及び第２の時間濃度曲線を生成し、前記第１の時間濃度曲線を用いて前記第１の濃度変化情報を取得し、前記第２の時間濃度曲線を用いて前記第２の濃度変化情報を取得する、
請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の関心領域は、前記被検体の心臓の右心室を含む領域であり、前記第２の関心領域は、当該心臓の左心室を含む領域である、
請求項４又は５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記入力データは、前記被検体の肺容量に関する情報を更に含む、
請求項４〜６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記推定部は、過去に得られた前記第１の濃度変化情報、前記第２の濃度変化情報、及び、循環障害の有無を表す診断結果を用いた学習により、前記入力データから、前記被検体の循環障害の有無を推定する、
請求項１〜７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記学習により、前記入力データから、前記被検体の循環障害の有無を推定すると共に、当該循環障害と併発する病変の有無、及び、当該循環障害の後に発生する病変の有無を推定する、
請求項８に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
造影剤が１度注入された被検体に対してＸ線を用いたスキャンを実行するスキャン部と、
前記スキャンを実行することで、第１の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報、及び、前記第１の期間とは異なる第２の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する取得部と、
前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、前記被検体の循環障害の有無を推定する推定部と、
を備える、医用画像診断装置。
【請求項１１】
造影剤が１度注入された被検体に対してＸ線を用いたスキャンを実行することで、第１の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報、及び、前記第１の期間とは異なる第２の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得し、
前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、前記被検体の循環障害の有無を推定する、
処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
【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、医用画像診断装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医師による循環障害の診断が行われている。循環障害としては、血液が手足等の体の末端（すなわち、全身）に正常に循環しない末端循環障害や、血液が肺に正常に循環しない肺循環障害等が挙げられる。
【０００３】
末端循環障害の診断は、例えば、被検体（例えば、患者）の皮膚の色やチアノーゼ等の状態を医師が診ることにより行われる。しかし、例えば被検体の皮膚の色が青いかどうかは、医師の主観的な診断であるため、医師の経験やスキルに依存してしまう。また、肺循環障害の診断には、胸部ＣＴ（Computed  Tomography）撮影、胸部ＭＲ（Magnetic  Resonance）撮影等が用いられるが、初期の肺循環障害を診断することは難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開２００７／０７８０１２号
【特許文献２】特開２００７−２８４３６２号公報
【特許文献３】特表２０１６−５１１０３２号公報
【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、循環障害の診断をサポートすることである。
【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、造影剤が１度注入された被検体に対してＸ線を用いたスキャンを実行することで、第１の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報、及び、前記第１の期間とは異なる第２の期間における前記造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する取得部と、前記第１の濃度変化情報及び前記第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、前記被検体の循環障害の有無を推定する推定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムによる処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、第１の実施形態におけるＲＯＩの一例を説明するための図であり、心臓の構成を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態におけるＴＤＣの一例を説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、第１の実施形態におけるクラスタリング等の機械学習の一例を説明するための図である。
【図９】図９は、第２の実施形態におけるＲＯＩの一例を説明するための図であり、心臓の構成を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態におけるＴＤＣ（ＲＶ）、ＴＤＣ（ＬＶ）の一例を説明するための図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態におけるクラスタリング等の機械学習の一例を説明するための図である。
【図１４】図１４は、第１の実施形態及び第２の実施形態の変形例におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、第１の実施形態及び第２の実施形態の変形例におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、医用画像処理装置及び医用画像診断装置の実施形態について詳細に説明する。なお、本願に係る医用画像処理装置及び医用画像診断装置は、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。
【０００９】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、医用画像診断装置をＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Computed  Tomography）装置に適用した場合の例を説明する。以下、Ｘ線ＣＴ装置と医用画像処理装置とを含む医用画像処理システムを例に挙げて説明する。
【００１０】
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用画像処理システム１００は、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置１と、画像保管装置２と、医用画像処理装置３とを備え、ネットワーク２００を介して相互に接続される。なお、図１に示す例は、あくまでも一例であり、ネットワーク２００にその他種々の装置（例えば、端末装置等）が接続される場合であってもよい。
【００１１】
例えば、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、図１に示すように、ネットワーク２００を介して、画像保管装置２と、医用画像処理装置３に接続される。なお、医用画像処理システム１００は、ネットワーク２００を介して、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置、超音波診断装置及びＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）装置等の他の医用画像診断装置や、端末装置などにさらに接続されてもよい。また、ネットワーク２００は、院内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークにより構成されてもよい。
【００１２】
画像保管装置２は、各種の医用画像診断装置によって収集された画像データを保管する。例えば、画像保管装置２は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、画像保管装置２は、ネットワーク２００を介してＸ線ＣＴ装置１から投影データやＣＴ画像データを取得し、取得した投影データやＣＴ画像データを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。
【００１３】
医用画像処理装置３は、ネットワーク２００を介して各種の医用画像診断装置から画像データを取得し、取得した画像データを処理する。例えば、医用画像処理装置３は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、医用画像処理装置３は、ネットワーク２００を介してＸ線ＣＴ装置１又は画像保管装置２から投影データやＣＴ画像データを取得し、取得した投影データやＣＴ画像データに対して各種画像処理を行う。医用画像処理装置３は、画像処理を行う前又は行った後のＣＴ画像データをディスプレイ等に表示する。
【００１４】
Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体のＣＴ画像データを収集する。具体的には、Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体を略中心にＸ線管及びＸ線検出器を旋回移動させ、被検体を透過したＸ線を検出して投影データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、収集した投影データに基づいて、ＣＴ画像データを生成する。
【００１５】
図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、第１の実施形態に係る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４０とを有する。
【００１６】
ここで、図２においては、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軸方向とする。また、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をＸ軸方向とする。また、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をＹ軸方向とする。なお、図２は、説明のために架台装置１０を複数方向から描画したものであり、Ｘ線ＣＴ装置１が架台装置１０を１つ有する場合を示す。
【００１７】
架台装置１０は、Ｘ線管１１と、Ｘ線検出器１２と、回転フレーム１３と、Ｘ線高電圧装置１４と、制御装置１５と、ウェッジ１６と、コリメータ１７と、ＤＡＳ（Data  Acquisition  System）１８とを有する。
【００１８】
Ｘ線管１１は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１１は、Ｘ線高電圧装置１４からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することで、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。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。
【００１９】
Ｘ線検出器１２は、Ｘ線を検出する検出素子を複数有する。Ｘ線検出器１２における各検出素子は、Ｘ線管１１から照射されて被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、検出したＸ線量に対応した信号をＤＡＳ１８へと出力する。Ｘ線検出器１２は、例えば、Ｘ線管１１の焦点を中心とした１つの円弧に沿ってチャンネル方向（チャネル方向）に複数の検出素子が配列された複数の検出素子列を有する。Ｘ線検出器１２は、例えば、チャンネル方向に複数の検出素子が配列された検出素子列が列方向（スライス方向、roｗ方向）に複数配列された構造を有する。
【００２０】
例えば、Ｘ線検出器１２は、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイと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。シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収するＸ線遮蔽板を有する。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量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、フォトダイオード等の光センサを有する。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構わない。
【００２１】
回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持し、制御装置１５によってＸ線管１１とＸ線検出器１２とを回転させる円環状のフレームである。例えば、回転フレーム１３は、アルミニウムを材料とした鋳物である。なお、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１及びＸ線検出器１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１４やウェッジ１６、コリメータ１７、ＤＡＳ１８等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム１３は、図２において図示しない種々の構成を更に支持することもできる。
【００２２】
Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１が発生するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。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よい。なお、Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１３に設けられてもよいし、図示しない固定フレームに設けられても構わない。
【００２３】
制御装置１５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）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。制御装置１５は、入力インターフェース４３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。例えば、制御装置１５は、回転フレーム１３の回転や架台装置１０のチルト、寝台装置３０及び天板３３の動作等について制御を行う。一例を挙げると、制御装置１５は、架台装置１０をチルトさせる制御として、入力された傾斜角度（チルト角度）情報により、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。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４０に設けられてもよい。
【００２４】
ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射されたＸ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線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１１から照射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１６は、ウェッジフィルタ（wedge  filter）やボウタイフィルタ（bow-tie  filter）であり、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウム等を加工したフィルタである。
【００２５】
コリメータ１７は、ウェッジ１６を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。また、図２においては、Ｘ線管１１とコリメータ１７との間にウェッジ１６が配置される場合を示すが、Ｘ線管１１とウェッジ１６との間にコリメータ１７が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から照射され、コリメータ１７により照射範囲が制限されたＸ線を透過して減衰させる。
【００２６】
ＤＡＳ１８は、Ｘ線検出器１２が有する各検出素子によって検出されるＸ線の信号を収集する。例えば、ＤＡＳ１８は、各検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを有し、検出データを生成する。ＤＡＳ１８は、例えば、プロセッサにより実現される。
【００２７】
ＤＡＳ１８が生成したデータは、回転フレーム１３に設けられた発光ダイオード（Light  Emitting  Diode:  ＬＥＤ）を有する送信機から、光通信によって、架台装置１０の非回転部分（例えば、固定フレーム等。図１での図示は省略している）に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、コンソール装置４０へと転送される。ここで、非回転部分とは、例えば、回転フレーム１３を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム１３から架台装置１０の非回転部分へのデータの送信方法は、光通信に限らず、非接触型の如何なるデータ伝送方式を採用してもよいし、接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。
【００２８】
寝台装置３０は、撮影対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを有する。基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、被検体Ｐが載置された天板３３を、天板３３の長軸方向に移動する駆動機構であり、モータ及びアクチュエータ等を含む。支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置３２は、天板３３に加え、支持フレーム３４を天板３３の長軸方向に移動してもよい。
【００２９】
コンソール装置４０は、メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、処理回路４４とを有する。なお、コンソール装置４０は架台装置１０とは別体として説明するが、架台装置１０にコンソール装置４０又はコンソール装置４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。
【００３０】
メモリ４１は、例えば、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、光ディスク等により実現される。メモリ４１は、例えば、投影データやＣＴ画像データを記憶する。また、例えば、メモリ４１は、Ｘ線ＣＴ装置１に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。なお、メモリ４１は、Ｘ線ＣＴ装置１とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。なお、メモリ４１は、記憶部の一例である。
【００３１】
ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ４２は、処理回路４４によって生成された各種の画像を表示したり、操作者から各種の操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示したりする。例えば、ディスプレイ４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）ディスプレイである。ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置４０本体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。なお、ディスプレイ４２は、表示部の一例である。
【００３２】
入力インターフェース４３は、操作者から各種の入力操作を受け付けて、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４４に出力する。例えば、入力インターフェース４３は、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件や、ＣＴ画像データから後処理画像を生成する際の画像処理条件等の入力操作を操作者から受け付ける。
【００３３】
例えば、入力インターフェース４３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース４３は、架台装置１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース４３は、コンソール装置４０本体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。また、入力インターフェース４３は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、コンソール装置４０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４４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４３の例に含まれる。なお、入力インターフェース４３は、入力部の一例である。
【００３４】
処理回路４４は、Ｘ線ＣＴ装置１全体の動作を制御する。例えば、処理回路４４は、スキャン制御機能４４１、前処理機能４４２、画像再構成機能４４３、取得機能４４４、推定機能４４５及び表示制御機能４４６を実行する。なお、スキャン制御機能４４１は、スキャン部の一例である。取得機能４４４は、取得部の一例である。推定機能４４５は、推定部の一例である。表示制御機能４４６は、表示制御部の一例である。
【００３５】
図２に示すＸ線ＣＴ装置１においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ４１へ記憶されている。処理回路４４は、メモリ４１からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路４４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
【００３６】
なお、図２においては、スキャン制御機能４４１、前処理機能４４２、画像再構成機能４４３、取得機能４４４、推定機能４４５及び表示制御機能４４６の各処理機能が単一の処理回路４４によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路４４は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路４４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【００３７】
以上、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の全体構成について説明した。かかる構成のもと、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、循環障害の診断をサポートするために、以下の各処理を実行する。本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、処理回路４４は、造影剤が１度注入された被検体Ｐに対してＸ線を用いたスキャンを実行することで、第１の期間における造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報、及び、第１の期間とは異なる第２の期間における造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する。そして、処理回路４４は、取得した第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、被検体Ｐの循環障害の有無を推定する。
【００３８】
次に、第１の実施形態において、処理回路４４が実行するスキャン制御機能４４１、前処理機能４４２、画像再構成機能４４３、取得機能４４４、推定機能４４５及び表示制御機能４４６の各機能について説明する。
【００３９】
図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムによる処理の手順を示すフローチャートである。例えば、第１の実施形態では、被検体Ｐの心臓のＣＴ撮影を行うことにより、末端循環障害の診断をサポートする。ＣＴ撮影は、造影剤が被検体Ｐの静脈に１度注入されたときに、一定時間毎に行われる。
【００４０】
図３のステップＳ１０１は、処理回路４４がメモリ４１からスキャン制御機能４４１に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０１において、スキャン制御機能４４１は、当該被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行する。例えば、スキャン制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、スキャンを制御する。具体的には、スキャン制御機能４４１は、入力操作に基づいて、Ｘ線高電圧装置１４に制御信号を送信することで、高電圧発生装置からの出力電圧を制御する。また、スキャン制御機能４４１は、ＤＡＳ１８に制御信号を送信することで、ＤＡＳ１８によるデータ収集を制御する。
【００４１】
図３のステップＳ１０２は、処理回路４４がメモリ４１から前処理機能４４２に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０２において、前処理機能４４２は、ＤＡＳ１８から送信されたＸ線検出データに対して、対数変換処理や、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正等の補正処理を行なうことで、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。
【００４２】
図３のステップＳ１０３は、処理回路４４がメモリ４１から画像再構成機能４４３に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０３において、画像再構成機能４４３は、前処理機能４４２により生成された投影データを種々の再構成法（例えば、ＦＢＰ（Filtered  Back  Projection）などの逆投影法や、逐次近似法など）によって再構成することでＣＴ画像データを生成し、生成したＣＴ画像データをメモリ４１に格納する。
【００４３】
図３のステップＳ１０４は、処理回路４４がメモリ４１から取得機能４４４及び表示制御機能４４６に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０４において、取得機能４４４は、メモリ４１に格納されたＣＴ画像データを取得する。あるいは、取得機能４４４は、画像再構成機能４４３により生成されたＣＴ画像データを取得する。ここで、取得したＣＴ画像データにおいて、被検体Ｐの関心領域（Region  Of  Interest、以下、ＲＯＩと記載する）が指定される。例えば、表示制御機能４４６は、取得機能４４４により取得されたＣＴ画像データをディスプレイ４２に表示させ、ディスプレイ４２上のＣＴ画像データにおいて、ＲＯＩが指定される。
【００４４】
図４は、第１の実施形態におけるＲＯＩの一例を説明するための図であり、心臓の構成を示す図である。図４に示すように、第１の実施形態では、例えば、被検体Ｐの心臓付近の大動脈を含む領域がＲＯＩに指定される。
【００４５】
取得機能４４４は、取得したＣＴ画像データのＲＯＩに関するＣＴ値を算出する。ＣＴ値は、被検体Ｐに流れる造影剤の濃度に対応し、ＨＵ（Hounsfield  Unit）とも呼ばれる。そして、取得機能４４４は、ＲＯＩに関するＣＴ値を時系列にプロットした時間濃度曲線（Time  Density  Curve、以下、ＴＤＣと記載する）を生成する。例えば、表示制御機能４４６は、取得機能４４４により生成されたＴＤＣをディスプレイ４２に表示させる。
【００４６】
図５は、第１の実施形態におけるＴＤＣの一例を説明するための図である。図５において、ＴＤＣの横軸は、造影剤が被検体Ｐに注入されてからの経過時間を表し、縦軸は、被検体Ｐに流れる造影剤の濃度であるＣＴ値を表す。
【００４７】
ここで、血液は、大静脈、心臓（右心房、右心室）、肺動脈、肺、肺静脈、心臓（左心房、左心室）、大動脈、全身の器官及び組織の順に流れる。このため、造影剤は、被検体Ｐに注入された後にＲＯＩを通過し、被検体Ｐの全身を通った後にＲＯＩをもう一度通過する。したがって、図５に示すように、ＴＤＣにおいて、被検体Ｐに注入された造影剤がＲＯＩを通過する場合には、ＣＴ値がピーク値（１番目のピーク値）に達し、その後、ＣＴ値が徐々に下がる。そして、一定時間経過後に、被検体Ｐの全身を通った造影剤がＲＯＩをもう一度通過する場合には、再度、ＣＴ値がピーク値（１番目のピーク値よりも低い２番目のピーク値）に達し、その後、ＣＴ値が徐々に下がる。
【００４８】
その結果、取得機能４４４は、第１の期間において、造影剤が被検体ＰのＲＯＩを通過するときの造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報を取得し、第１の期間の後の第２の期間において、造影剤が当該ＲＯＩを通過するときの造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する。具体的には、取得機能４４４は、以下のように、ＴＤＣを用いて、第１の濃度変化情報、及び、第２の濃度変化情報を取得する。
【００４９】
例えば、図５に示すように、第１の濃度変化情報は、ＴＤＣにおいて、ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１と、ＣＴ値が１番目のピーク値Ｐｋ１に達したときの時間ｔ１とを含む。更に、第１の濃度変化情報は、ＴＤＣにおいて、ＣＴ値が閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を超えてから１度目のピーク値Ｐｋ１に達した後に閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を下回るまでの通過時間Δｔ１と当該ＣＴ値との関係を表す面積Ａｒ１を含む。ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１は、造影剤が最初にＲＯＩに流れてきたときの造影剤の濃度のピーク値に相当する。時間ｔ１は、造影剤が最初にＲＯＩに流れてきたときに造影剤の濃度がピーク値に達した時間に相当する。面積Ａｒ１は、造影剤が最初にＲＯＩに流れてきたときの造影剤の量に相当する。通過時間Δｔ１は、上述した第１の期間に相当する。
【００５０】
例えば、図５に示すように、第２の濃度変化情報は、ＴＤＣにおいて、ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２と、ＣＴ値が２番目のピーク値Ｐｋ２に達したときの時間ｔ２とを含む。更に、第２の濃度変化情報は、ＴＤＣにおいて、ＣＴ値が閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を超えてから２度目のピーク値Ｐｋ２に達した後に閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を下回るまでの通過時間Δｔ２と当該ＣＴ値との関係を表す面積Ａｒ２を含む。ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２は、造影剤が次にＲＯＩに流れてきたときの造影剤の濃度のピーク値に相当する。時間ｔ２は、造影剤が次にＲＯＩに流れてきたときに造影剤の濃度がピーク値に達した時間に相当する。面積Ａｒ２は、造影剤が次にＲＯＩに流れてきたときの造影剤の量に相当する。通過時間Δｔ２は、上述した第２の期間に相当する。
【００５１】
末端端循環障害は、全身における血液の循環が阻害されることにより生じるものである。このため、第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）及び第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）は、末端循環障害の診断の指標となる。
【００５２】
図３のステップＳ１０５は、処理回路４４がメモリ４１から推定機能４４５及び表示制御機能４４６に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０５において、推定機能４４５は、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）及び第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）を含む入力データに基づいて、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する。例えば、表示制御機能４４６は、推定機能４４５が推定した結果をディスプレイ４２に表示させる。
【００５３】
例えば、推定機能４４５は、過去に得られた第１の濃度変化情報、第２の濃度変化情報、及び、末端循環障害の有無を表す診断結果を用いた学習により、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データから、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する。当該学習としては、例えば、ニューラルネットワークを基にしたＡＩ（Artificial  Intelligence）を用いた学習や、機械学習等が挙げられる。また、推定機能４４５は、過去に得られた第１の濃度変化情報、第２の濃度変化情報、及び、末端循環障害の有無を表す診断結果を対応付けるテーブルを参照して、入力データから、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。
【００５４】
ここで、第１の実施形態において、ＡＩを用いた学習により、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する場合と、クラスタリング等の機械学習により、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する場合とについて説明する。
【００５５】
まず、ＡＩを用いた学習により、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する場合について説明する。被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する場合、ＡＩを用いた学習では、学習済みモデルを生成する処理と、学習済みモデルを利用する処理とが実行される。
【００５６】
第１の実施形態において、学習済みモデルは、図示しない装置（以下、学習済みモデル生成装置と記載する）で生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（例えば、メモリ４１に記憶させる）。ここで、学習済みモデル生成装置は、院内の装置（例えば、図１の医用画像処理装置３）により実現してもよいし、外部の装置により実現してもよい。又は、学習済みモデルは、Ｘ線ＣＴ装置１（例えば、推定機能４４５）により生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管されてもよい。以下、学習済みモデルが、学習済みモデル生成装置で生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される場合を例にして説明する。
【００５７】
図６及び図７は、第１の実施形態におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。図６及び図７においては、ＡＩを用いた深層学習（ディープラーニング）を想定したブロック図としている。
【００５８】
学習済みモデルを生成する処理では、図６に示すように、まず、学習済みモデル生成装置は、過去に被検体に対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られたデータセット５０１を入力する。データセット５０１は、過去に取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）を含む。更に、データセット５０１は、例えば、過去に取得された末端循環障害の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報等を含む。被検体に関する情報は、被検体の性別、体重、年齢、心機能指標等を含む。心機能指標としては、左室駆出分画（Ejection  Fraction；ＥＦ）、１回拍出量（Stroke  Volume；ＳＶ）、心拍出量（Cardiac  Output；ＣＯ）等が挙げられる。なお、ＡＩ等のアルゴリズムは経験から学習していくものであるため、学習に用いられるデータセットは、同一の被検体でなくてもよい。
【００５９】
そして、学習済みモデル生成装置は、データセット５０１を学習用データセット５０２に加工する。学習用データセット５０２は、例えば、第１の濃度変化情報に含まれる時間ｔ１と第２の濃度変化情報に含まれる時間ｔ２との時間差Δｔ（Δｔ＝ｔ２−ｔ１）、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値Ｐｋ１と第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値Ｐｋ２との比率Ｒｐ（Ｒｐ＝Ｐｋ２／Ｐｋ１）、第１の濃度変化情報に含まれる面積Ａｒ１と第２の濃度変化情報に含まれる面積Ａｒ２との比率Ｒａ（Ｒａ＝Ａｒ２／Ａｒ１）、末端循環障害の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報等を含む。
【００６０】
学習済みモデル生成装置は、ＡＩのアルゴリズムとして学習用プログラム５０３を有する。学習済みモデル生成装置は、学習用プログラム５０３を用いて、学習用データセット５０２から、末端循環障害の有無のパターン等を学習して、後述の入力データ５０５の入力を受けて末端循環障害の有無を推定する後述の出力データ５０６を出力するように機能付けられた学習済みモデル５０４を生成する。例えば、生成した学習済みモデル５０４は、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（メモリ４１に記憶される）。メモリ４１内の学習済みモデル５０４は、例えば、推定機能４４５により読み出し可能である。
【００６１】
学習済みモデルを利用する処理では、図７に示すように、推定機能４４５は、被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られた入力データ５０５を入力する。入力データ５０５は、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）を含む。更に、入力データ５０５は、例えば入力インターフェース４３により入力された被検体Ｐに関する情報等を含む。被検体Ｐに関する情報は、被検体Ｐの性別、体重、年齢、心機能指標（ＥＦ、ＳＶ、ＣＯ等）を含む。
【００６２】
そして、推定機能４４５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデル５０４を用いて、入力データ５０５から、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定し、推定した結果を出力データ５０６として出力する。例えば、表示制御機能４４６は、出力データ５０６をディスプレイ４２に表示させる。
【００６３】
なお、学習済みモデル生成装置は、被検体の情報毎に、学習済みモデル５０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル５０４を利用して、入力データ５０５から、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の性別毎に、男性用、女性用の学習済みモデル５０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル５０４を利用して、入力データ５０５から、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。また、例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の性別だけでなく、被検体の体重、年齢、心機能指標毎に、学習済みモデル５０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル５０４を利用して、入力データ５０５から、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。
【００６４】
なお、本実施形態では、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣから取得された第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データ５０５を入力し、入力データ５０５を学習用データセット５０２に加工し、学習用プログラム５０３を用いて、学習用データセット５０２から、末端循環障害の有無のパターン等を学習して、学習済みモデル５０４を生成している。しかし、これに限定されない。例えば、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣの形状そのものを学習させてもよい。すなわち、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣを含む入力データ５０５を入力し、学習用プログラム５０３を用いて、入力データ５０５から、末端循環障害の有無のパターン等を学習して、学習済みモデル５０４を生成してもよい。
【００６５】
次に、クラスタリング等の機械学習により、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する場合について説明する。被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する場合、クラスタリング等の機械学習では、過去に得られた第１の濃度変化情報、第２の濃度変化情報、及び、末端循環障害の有無を表す診断結果が対応付けられた対応情報を生成する処理と、対応情報を利用する処理とが実行される。
【００６６】
第１の実施形態において、対応情報は、図示しない装置（以下、対応情報生成装置と記載する）で生成され、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（例えば、メモリ４１に記憶させる）。ここで、対応情報生成装置は、院内の装置（例えば、図１の医用画像処理装置３）により実現してもよいし、外部の装置により実現してもよい。又は、対応情報は、Ｘ線ＣＴ装置１（例えば、推定機能４４５）により生成され、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管されてもよい。以下、対応情報が、対応情報生成装置で生成され、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される場合を例にして説明する。
【００６７】
図８は、第１の実施形態におけるクラスタリング等の機械学習の一例を説明するための図である。
【００６８】
対応情報を生成する処理では、まず、対応情報生成装置は、過去に被検体に対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られたデータセットを入力する。入力したデータセットは、例えば、図６のデータセット５０１と同様に、過去に取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）を含む。更に、入力したデータセットは、例えば、図６のデータセット５０１と同様に、過去に取得された末端循環障害の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報（被検体の性別、体重、年齢、心機能指標等）等を含む。なお、機械学習に用いられるデータセットは、同一の被検体でなくてもよい。
【００６９】
そして、図８に示すように、対応情報生成装置は、入力したデータセットを用いて、第１の濃度変化情報と第２の濃度変化情報と末端循環障害の有無を表す診断結果とが対応付けられた対応情報５１０を生成する。例えば、生成した対応情報５１０は、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（メモリ４１に記憶される）。メモリ４１内の対応情報５１０は、例えば、推定機能４４５により読み出し可能である。
【００７０】
図８に示す例では、対応情報５１０の横軸は、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値Ｐｋ１と第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値Ｐｋ２との比率Ｒｐ（Ｒｐ＝Ｐｋ２／Ｐｋ１）を表し、縦軸は、第１の濃度変化情報に含まれる時間ｔ１と第２の濃度変化情報に含まれる時間ｔ２との時間差Δｔ（Δｔ＝ｔ２−ｔ１）を表す。なお、対応情報５１０の横軸は、上述した比率Ｒｐに限定されず、第１の濃度変化情報に含まれる面積Ａｒ１と第２の濃度変化情報に含まれる面積Ａｒ２との比率でもよい。
【００７１】
ここで、図８に示すように、末端循環障害の有無を表す診断結果は、比率Ｒｐと時間差Δｔとに対応付けて対応情報５１０にプロットされる。例えば、図８において、診断結果は、「○」や「×」等の点で表され、比率Ｒｐと時間差Δｔとに対応付けて対応情報５１０にプロットされる。対応情報５１０では、入力したデータセットは、末端循環障害が有ることを表す診断結果（図８では「○」で表した点）を含むデータの集合（以下、クラスタ５１１と記載する）と、末端循環障害が無いことを表す診断結果（図８では「×」で表した点）を含むデータの集合（以下、クラスタ５１２と記載する）とに分けられる。
【００７２】
対応情報を利用する処理では、推定機能４４５は、被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られた入力データを入力する。入力データは、例えば、図７の入力データ５０５と同様に、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）を含む。更に、入力データは、例えば、図７の入力データ５０５と同様に、入力インターフェース４３により入力された被検体Ｐに関する情報（被検体の性別、体重、年齢、心機能指標等）等を含む。
【００７３】
そして、推定機能４４５は、メモリ４１から読み出した対応情報５１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定し、推定した結果を出力データとして出力する。例えば、表示制御機能４４６は、出力データをディスプレイ４２に表示させる。
【００７４】
例えば、推定機能４４５は、対応情報５１０を参照して、入力データがクラスタ５１１に含まれる場合、末端循環障害が有ることを表す推定結果を出力データとして出力し、入力データがクラスタ５１２に含まれる場合、末端循環障害が無いことを表す推定結果を出力データとして出力する。具体的には、推定機能４４５は、例えば、入力データから比率Ｒｐ（Ｒｐ＝Ｐｋ２／Ｐｋ１）、時間差Δｔ（Δｔ＝ｔ２−ｔ１）を求め、求めた比率Ｒｐと時間差Δｔとに対応付けて、末端循環障害の有無を推定するための予測点を、図８の対応情報５１０にプロットする。そして、推定機能４４５は、対応情報５１０を参照して、予測点がクラスタ５１１に含まれる場合、末端循環障害が有ることを表す推定結果を出力データとして出力し、予測点がクラスタ５１２に含まれる場合、末端循環障害が無いことを表す推定結果を出力データとして出力する。
【００７５】
なお、対応情報生成装置は、被検体の情報毎に、対応情報５１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報５１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。例えば、対応情報生成装置は、被検体の性別毎に、男性用、女性用の対応情報５１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報５１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。また、例えば、対応情報生成装置は、被検体の性別だけでなく、被検体の体重、年齢、心機能指標毎に、対応情報５１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報５１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定してもよい。
【００７６】
以上の説明により、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、被検体Ｐの心臓のＣＴ撮影を行うことにより、末端循環障害の診断をサポートすることができる。例えば、スキャン制御機能４４１は、造影剤が１度注入された被検体Ｐに対してＸ線を用いたスキャンを実行する。当該スキャンの実行により、取得機能４４４は、第１の期間における造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報（ＣＴ値の１番目のピーク値Ｐｋ１、時間ｔ１、面積Ａｒ１）、及び、第１の期間とは異なる第２の期間における造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報（ＣＴ値の２番目のピーク値Ｐｋ２、時間ｔ２、面積Ａｒ２）を取得する。ここで、取得機能４４４は、第１の期間において、被検体Ｐの関心領域（ＲＯＩ）における造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報を取得し、第１の期間の後の第２の期間において、当該ＲＯＩにおける造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する。具体的には、被検体Ｐの心臓付近の大動脈を含む領域がＲＯＩに指定され、取得機能４４４は、被検体ＰのＲＯＩについて、造影剤の濃度を時系列に表した時間濃度曲線（ＴＤＣ）を生成し、ＴＤＣを用いて第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を取得する。推定機能４４５は、取得した第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、被検体Ｐの末端循環障害の有無を推定する。
【００７７】
上述したように、末端端循環障害は、全身における血液の循環が阻害されることにより生じるものであるため、ＴＤＣを用いて取得した第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報は、末端循環障害の診断の指標となる。このように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、被検体Ｐの心臓のＣＴ撮影を行うことにより、末端循環障害の診断をサポートすることができる。
【００７８】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、心臓のＣＴ撮影を行うことにより、末端循環障害の診断をサポートする場合について説明した。第２の実施形態では、心臓のＣＴ撮影を行うことにより、肺循環障害の診断をサポートする場合について説明する。第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、図２に示したＸ線ＣＴ装置１と同様の構成を有し、取得機能４４４及び推定機能４４５による処理の一部が相違する。以下、第１の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００７９】
図３のステップＳ１０１において、スキャン制御機能４４１は、当該被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行する。例えば、スキャン制御機能４４１は、入力インターフェース４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、スキャンを制御する。具体的には、スキャン制御機能４４１は、入力操作に基づいて、Ｘ線高電圧装置１４に制御信号を送信することで、高電圧発生装置からの出力電圧を制御する。また、スキャン制御機能４４１は、ＤＡＳ１８に制御信号を送信することで、ＤＡＳ１８によるデータ収集を制御する。
【００８０】
図３のステップＳ１０２において、前処理機能４４２は、ＤＡＳ１８から送信されたＸ線検出データに対して、対数変換処理や、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正等の補正処理を行なうことで、投影データを生成する。
【００８１】
図３のステップＳ１０３において、画像再構成機能４４３は、前処理機能４４２により生成された投影データを種々の再構成法（例えば、ＦＢＰ）などの逆投影法や、逐次近似法など）によって再構成することでＣＴ画像データを生成し、生成したＣＴ画像データをメモリ４１に格納する。
【００８２】
図３のステップＳ１０４において、取得機能４４４は、メモリ４１に格納されたＣＴ画像データを取得する。あるいは、取得機能４４４は、画像再構成機能４４３により生成されたＣＴ画像データを取得する。ここで、取得したＣＴ画像データにおいて、被検体Ｐの第１の関心領域（ＲＯＩ）及び第２のＲＯＩが指定される。例えば、表示制御機能４４６は、取得機能４４４により取得されたＣＴ画像データをディスプレイ４２に表示させ、ディスプレイ４２上のＣＴ画像データにおいて、第１のＲＯＩ及び第２のＲＯＩが指定される。
【００８３】
図９は、第２の実施形態におけるＲＯＩの一例を説明するための図であり、心臓の構成を示す図である。図９に示すように、第２の実施形態では、例えば、被検体Ｐの心臓の右心室（ＲＶ）を含む領域が第１のＲＯＩに指定され、当該心臓の左心室（ＬＶ）を含む領域が第２のＲＯＩに指定される。ここで、第２の実施形態では、第１のＲＯＩ及び第２のＲＯＩを、それぞれ、ＲＯＩ（ＲＶ）、ＲＯＩ（ＬＶ）と記載する。
【００８４】
取得機能４４４は、取得したＣＴ画像データのＲＯＩ（ＲＶ）、ＲＯＩ（ＬＶ）に関するＣＴ値を算出する。そして、取得機能４４４は、ＲＯＩ（ＲＶ）、ＲＯＩ（ＬＶ）に関するＣＴ値を時系列にプロットした時間濃度曲線（ＴＤＣ）を生成する。ここで、第２の実施形態では、ＲＯＩ（ＲＶ）、ＲＯＩ（ＬＶ）に関するＴＤＣを、それぞれ、ＴＤＣ（ＲＶ）、ＴＤＣ（ＬＶ）と記載する。例えば、表示制御機能４４６は、取得機能４４４により生成されたＴＤＣ（ＲＶ）、ＴＤＣ（ＬＶ）をディスプレイ４２に表示させる。
【００８５】
図１０は、第２の実施形態におけるＴＤＣ（ＲＶ）、ＴＤＣ（ＬＶ）の一例を説明するための図である。図１０において、ＴＤＣ（ＲＶ）、ＴＤＣ（ＬＶ）の横軸は、造影剤が被検体Ｐに注入されてからの経過時間を表し、縦軸は、被検体Ｐに流れる造影剤の濃度であるＣＴ値を表す。
【００８６】
ここで、血液は、大静脈、心臓（右心房、右心室）、肺動脈、肺、肺静脈、心臓（左心房、左心室）、大動脈、全身の器官及び組織の順に流れる。肺循環においては、血液は、右心房、右心室（ＲＶ）、肺動脈、肺、肺静脈、左心房、左心室（ＬＶ）、大動脈の順に流れる。このため、造影剤は、被検体Ｐに注入された後にＲＯＩ（ＲＶ）を通過し、被検体Ｐの肺を通った後にＲＯＩ（ＬＶ）を通過する。したがって、図１０に示すように、ＴＤＣ（ＲＶ）において、造影剤が被検体Ｐに注入された後にＲＯＩ（ＲＶ）を通過するため、ＣＴ値がピーク値に達し、その後、ＣＴ値が徐々に下がる。そして、ＴＤＣ（ＬＶ）において、一定時間経過後に、被検体Ｐの肺を通った造影剤がＲＯＩ（ＬＶ）を通過するため、ＣＴ値がピーク値に達し、その後、ＣＴ値が徐々に下がる。
【００８７】
その結果、取得機能４４４は、第１の期間において、造影剤が被検体ＰのＲＯＩ（ＲＶ）を通過するときの造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報を取得し、第１の期間の後の第２の期間において、造影剤が被検体ＰのＲＯＩ（ＬＶ）を通過するときの造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する。具体的には、取得機能４４４は、以下のように、ＴＤＣ（ＲＶ）を用いて、第１の濃度変化情報を取得し、ＴＤＣ（ＬＶ）を用いて、第２の濃度変化情報を取得する。
【００８８】
例えば、図１０に示すように、第１の濃度変化情報は、ＴＤＣ（ＲＶ）において、ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶと、ＣＴ値がピーク値ＰｋＲＶに達したときの時間ｔＲＶとを含む。更に、第１の濃度変化情報は、ＴＤＣ（ＲＶ）において、ＣＴ値が閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を超えてからピーク値ＰｋＲＶに達した後に閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を下回るまでの通過時間ΔｔＲＶと当該ＣＴ値との関係を表す面積ＡｒＲＶを含む。ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶは、造影剤がＲＯＩ（ＲＶ）に流れてきたときの造影剤の濃度のピーク値に相当する。時間ｔＲＶは、造影剤がＲＯＩ（ＲＶ）に流れてきたときに造影剤の濃度がピーク値に達した時間に相当する。面積ＡｒＲＶは、造影剤がＲＯＩ（ＲＶ）に流れてきたときの造影剤の量に相当する。通過時間ΔｔＲＶは、上述した第１の期間に相当する。
【００８９】
例えば、図１０に示すように、第２の濃度変化情報は、ＴＤＣ（ＬＶ）において、ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶと、ＣＴ値がピーク値ＰｋＬＶに達したときの時間ｔＬＶとを含む。更に、第２の濃度変化情報は、ＴＤＣ（ＬＶ）において、ＣＴ値が閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を超えてからピーク値ＰｋＬＶに達した後に閾値（ＣＴ値Ｐｔｈ）を下回るまでの通過時間ΔｔＬＶと当該ＣＴ値との関係を表す面積ＡｒＬＶを含む。ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶは、造影剤がＲＯＩ（ＬＶ）に流れてきたときの造影剤の濃度のピーク値に相当する。時間ｔＬＶは、造影剤がＲＯＩ（ＬＶ）に流れてきたときに造影剤の濃度がピーク値に達した時間に相当する。面積ＡｒＬＶは、造影剤がＲＯＩ（ＬＶ）に流れてきたときの造影剤の量に相当する。通過時間ΔｔＬＶは、上述した第２の期間に相当する。
【００９０】
肺循環障害は、肺における血液の循環が阻害されることにより生じるものである。このため、第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）は、肺循環障害の診断の指標となる。
【００９１】
図３のステップＳ１０５において、推定機能４４５は、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）及び第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）を含む入力データに基づいて、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する。例えば、表示制御機能４４６は、推定機能４４５が推定した結果をディスプレイ４２に表示させる。
【００９２】
例えば、推定機能４４５は、過去に得られた第１の濃度変化情報、第２の濃度変化情報、及び、肺循環障害の有無を表す診断結果を用いた学習により、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する。当該学習としては、例えば、ニューラルネットワークを基にしたＡＩを用いた学習や、機械学習等が挙げられる。また、推定機能４４５は、過去に得られた第１の濃度変化情報、第２の濃度変化情報、及び、末端循環障害の有無を表す診断結果を対応付けるテーブルを参照して、入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。
【００９３】
ここで、第２の実施形態において、ＡＩを用いた学習により、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する場合と、クラスタリング等の機械学習により、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する場合とについて説明する。
【００９４】
まず、ＡＩを用いた学習により、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する場合について説明する。被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する場合、ＡＩを用いた学習では、学習済みモデルを生成する処理と、学習済みモデルを利用する処理とが実行される。
【００９５】
第２の実施形態において、学習済みモデルは、図示しない装置（以下、学習済みモデル生成装置と記載する）で生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（例えば、メモリ４１に記憶させる）。ここで、学習済みモデル生成装置は、院内の装置（例えば、図１の医用画像処理装置３）により実現してもよいし、外部の装置により実現してもよい。又は、学習済みモデルは、Ｘ線ＣＴ装置１（例えば、推定機能４４５）により生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管されてもよい。以下、学習済みモデルが、学習済みモデル生成装置で生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される場合を例にして説明する。
【００９６】
図１１及び図１２は、第２の実施形態におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。図１１及び図１２においては、ＡＩを用いた深層学習（ディープラーニング）を想定したブロック図としている。
【００９７】
学習済みモデルを生成する処理では、図１１に示すように、まず、学習済みモデル生成装置は、過去に被検体に対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られたデータセット６０１を入力する。データセット６０１は、過去に取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）を含む。更に、データセット６０１は、例えば、過去に取得された肺循環障害の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報等を含む。被検体に関する情報は、被検体の性別、体重、年齢、心機能指標等を含む。心機能指標としては、左室駆出分画（ＥＦ）、１回拍出量（ＳＶ）、心拍出量（ＣＯ）等が挙げられる。なお、ＡＩ等のアルゴリズムは経験から学習していくものであるため、学習に用いられるデータセットは、同一の被検体でなくてもよい。
【００９８】
そして、学習済みモデル生成装置は、データセット６０１を学習用データセット６０２に加工する。学習用データセット６０２は、例えば、第１の濃度変化情報に含まれる時間ｔＲＶと第２の濃度変化情報に含まれる時間ｔＬＶとの時間差Δｔ（Δｔ＝ｔＬＶ−ｔＲＶ）、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶと第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶとの比率Ｒｐ（Ｒｐ＝ＰｋＬＶ／ＰｋＲＶ）、第１の濃度変化情報に含まれる面積ＡｒＲＶと第２の濃度変化情報に含まれる面積ＡｒＬＶとの比率Ｒａ（Ｒａ＝ＡｒＬＶ／ＡｒＲＶ）、肺循環障害の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報等を含む。
【００９９】
学習済みモデル生成装置は、ＡＩのアルゴリズムとして学習用プログラム６０３を有する。学習済みモデル生成装置は、学習用プログラム６０３を用いて、学習用データセット６０２から、肺循環障害の有無のパターン等を学習して、後述の入力データ６０５の入力を受けて肺循環障害の有無を推定する後述の出力データ６０６を出力するように機能付けられた学習済みモデル６０４を生成する。例えば、生成した学習済みモデル６０４は、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（メモリ４１に記憶される）。メモリ４１内の学習済みモデル６０４は、例えば、推定機能４４５により読み出し可能である。
【０１００】
学習済みモデルを利用する処理では、図１２に示すように、推定機能４４５は、被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られた入力データ６０５を入力する。入力データ６０５は、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）を含む。更に、入力データ６０５は、例えば入力インターフェース４３により入力された被検体Ｐに関する情報等を含む。被検体Ｐに関する情報は、被検体Ｐの性別、体重、年齢、心機能指標（ＥＦ、ＳＶ、ＣＯ等）等を含む。
【０１０１】
そして、推定機能４４５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデル６０４を用いて、入力データ６０５から、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定し、推定した結果を出力データ６０６として出力する。例えば、表示制御機能４４６は、出力データ６０６をディスプレイ４２に表示させる。
【０１０２】
なお、学習済みモデル生成装置は、被検体の情報毎に、学習済みモデル６０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル６０４を利用して、入力データ６０５から、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の性別毎に、男性用、女性用の学習済みモデル６０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル６０４を利用して、入力データ６０５から、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。また、例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の性別だけでなく、被検体の体重、年齢、心機能指標毎に、学習済みモデル６０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル６０４を利用して、入力データ６０５から、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。
【０１０３】
また、上述したＴＤＣのピークの位置、例えば、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ及び時間ｔＲＶと、第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ及び時間ｔＬＶとは、上述した被検体の情報だけでなく、被検体の肺容量（Lung  Volume）においても異なる場合がある。そこで、例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の肺容量毎に、学習済みモデル６０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル６０４を利用して、被検体Ｐの肺容量に関する情報を更に含む入力データ６０５から、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。
【０１０４】
なお、本実施形態では、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣから取得された第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データ６０５を入力し、入力データ６０５を学習用データセット６０２に加工し、学習用プログラム６０３を用いて、学習用データセット６０２から、肺循環障害の有無のパターン等を学習して、学習済みモデル６０４を生成している。しかし、これに限定されない。例えば、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣの形状そのものを学習させてもよい。すなわち、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣを含む入力データ６０５を入力し、学習用プログラム６０３を用いて、入力データ６０５から、肺循環障害の有無のパターン等を学習して、学習済みモデル６０４を生成してもよい。
【０１０５】
次に、クラスタリング等の機械学習により、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する場合について説明する。被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する場合、クラスタリング等の機械学習では、過去に得られた第１の濃度変化情報、第２の濃度変化情報、及び、肺循環障害の有無を表す診断結果が対応付けられた対応情報を生成する処理と、対応情報を利用する処理とが実行される。
【０１０６】
第２の実施形態において、対応情報は、図示しない装置（以下、対応情報生成装置と記載する）で生成され、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（例えば、メモリ４１に記憶させる）。ここで、対応情報生成装置は、院内の装置（例えば、図１の医用画像処理装置３）により実現してもよいし、外部の装置により実現してもよい。又は、対応情報は、Ｘ線ＣＴ装置１（例えば、推定機能４４５）により生成され、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管されてもよい。以下、対応情報が、対応情報生成装置で生成され、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される場合を例にして説明する。
【０１０７】
図１３は、第２の実施形態におけるクラスタリング等の機械学習の一例を説明するための図である。
【０１０８】
対応情報を生成する処理では、まず、対応情報生成装置は、過去に被検体に対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られたデータセットを入力する。入力したデータセットは、例えば、図１１のデータセット６０１と同様に、過去に取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）を含む。更に、入力したデータセットは、例えば、図１１のデータセット６０１と同様に、過去に取得された肺循環障害の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報（被検体の性別、体重、年齢、心機能指標等）等を含む。なお、機械学習に用いられるデータセットは、同一の被検体でなくてもよい。
【０１０９】
そして、図１３に示すように、対応情報生成装置は、入力したデータセットを用いて、第１の濃度変化情報と第２の濃度変化情報と肺循環障害の有無を表す診断結果とが対応付けられた対応情報６１０を生成する。例えば、生成した対応情報６１０は、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（メモリ４１に記憶される）。メモリ４１内の対応情報６１０は、例えば、推定機能４４５により読み出し可能である。
【０１１０】
図１３に示す例では、対応情報６１０の横軸は、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶと第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶとの比率Ｒｐ（Ｒｐ＝ＰｋＬＶ／ＰｋＲＶ）を表し、縦軸は、第１の濃度変化情報に含まれる時間ｔＲＶと第２の濃度変化情報に含まれる時間ｔＬＶとの時間差Δｔ（Δｔ＝ｔＬＶ−ｔＲＶ）を表す。なお、対応情報６１０の横軸は、上述した比率Ｒｐに限定されず、第１の濃度変化情報に含まれる面積ＡｒＲＶと第２の濃度変化情報に含まれる面積ＡｒＬＶとの比率でもよい。
【０１１１】
ここで、図１３に示すように、肺循環障害の有無を表す診断結果は、比率Ｒｐと時間差Δｔとに対応付けて対応情報６１０にプロットされる。例えば、図１３において、診断結果は、「○」や「×」等の点で表され、比率Ｒｐと時間差Δｔとに対応付けて対応情報６１０にプロットされる。対応情報６１０では、入力したデータセットは、肺循環障害が有ることを表す診断結果（図１３では「○」で表した点）を含むデータの集合（以下、クラスタ６１１と記載する）と、肺循環障害が無いことを表す診断結果（図１３では「×」で表した点）を含むデータの集合（以下、クラスタ６１２と記載する）とに分けられる。
【０１１２】
対応情報を利用する処理では、推定機能４４５は、被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られた入力データを入力する。入力データは、例えば、図１２の入力データ６０５と同様に、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）を含む。更に、入力データは、例えば、図１２の入力データ６０５と同様に、入力インターフェース４３により入力された被検体Ｐに関する情報（被検体の性別、体重、年齢、心機能指標等）等を含む。
【０１１３】
そして、推定機能４４５は、メモリ４１から読み出した対応情報６１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定し、推定した結果を出力データとして出力する。例えば、表示制御機能４４６は、出力データをディスプレイ４２に表示させる。
【０１１４】
例えば、推定機能４４５は、対応情報６１０を参照して、入力データがクラスタ６１１に含まれる場合、肺循環障害が有ることを表す推定結果を出力データとして出力し、入力データがクラスタ６１２に含まれる場合、肺循環障害が無いことを表す推定結果を出力データとして出力する。具体的には、推定機能４４５は、例えば、入力データから比率Ｒｐ（Ｒｐ＝ＰｋＬＶ／ＰｋＲＶ）、時間差Δｔ（Δｔ＝ｔＬＶ−ｔＲＶ）を求め、求めた比率Ｒｐと時間差Δｔとに対応付けて、肺循環障害の有無を推定するための予測点を、図１３の対応情報６１０にプロットする。そして、推定機能４４５は、対応情報６１０を参照して、予測点がクラスタ６１１に含まれる場合、肺循環障害が有ることを表す推定結果を出力データとして出力し、予測点がクラスタ６１２に含まれる場合、肺循環障害が無いことを表す推定結果を出力データとして出力する。
【０１１５】
なお、対応情報生成装置は、被検体の情報毎に、対応情報６１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報６１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。例えば、対応情報生成装置は、被検体の性別毎に、男性用、女性用の対応情報６１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報６１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。また、例えば、対応情報生成装置は、被検体の性別だけでなく、被検体の体重、年齢、心機能指標毎に、対応情報６１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報６１０を参照して、入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。
【０１１６】
また、上述したように、ＴＤＣのピークの位置、例えば、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ及び時間ｔＲＶと、第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ及び時間ｔＬＶとは、被検体の情報だけでなく、被検体の肺容量（Lung  Volume）においても異なる場合がある。そこで、例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の肺容量毎に、対応情報６１０を生成し、推定機能４４５は、生成した対応情報６１０を参照して、被検体Ｐの肺容量に関する情報を更に含む入力データから、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定してもよい。
【０１１７】
以上の説明により、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、被検体Ｐの心臓のＣＴ撮影を行うことにより、肺循環障害の診断をサポートすることができる。例えば、スキャン制御機能４４１は、造影剤が１度注入された被検体Ｐに対してＸ線を用いたスキャンを実行する。当該スキャンの実行により、取得機能４４４は、第１の期間における造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＲＶ、時間ｔＲＶ、面積ＡｒＲＶ）、及び、第１の期間とは異なる第２の期間における造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値ＰｋＬＶ、時間ｔＬＶ、面積ＡｒＬＶ）を取得する。ここで、取得機能４４４は、第１の期間において、被検体Ｐの第１の関心領域（ＲＯＩ（ＲＶ））における造影剤の濃度変化を表す第１の濃度変化情報を取得し、第１の期間の後の第２の期間において、被検体Ｐの第２の関心領域（ＲＯＩ（ＬＶ））における造影剤の濃度変化を表す第２の濃度変化情報を取得する。具体的には、被検体Ｐの心臓の右心室（ＲＶ）を含む領域がＲＯＩ（ＲＶ）に指定され、当該心臓の左心室（ＬＶ）を含む領域がＲＯＩ（ＬＶ）に指定され、取得機能４４４は、被検体ＰのＲＯＩ（ＲＶ）及びＲＯＩ（ＬＶ）について、それぞれ、造影剤の濃度を時系列に表した時間濃度曲線（ＴＤＣ）であるＴＤＣ（ＲＶ）及びＴＤＣ（ＬＶ）を生成し、ＴＤＣ（ＲＶ）を用いて第１の濃度変化情報を取得し、ＴＤＣ（ＬＶ）を用いて第２の濃度変化情報を取得する。推定機能４４５は、取得した第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データに基づいて、被検体Ｐの肺循環障害の有無を推定する。
【０１１８】
上述したように、肺循環障害は、肺における血液の循環が阻害されることにより生じるものであるため、ＴＤＣ（ＲＶ）を用いて取得した第１の濃度変化情報、及び、ＴＤＣ（ＬＶ）を用いて取得した第２の濃度変化情報は、肺循環障害の診断の指標となる。このように、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、被検体Ｐの心臓のＣＴ撮影を行うことにより、肺循環障害の診断をサポートすることができる。
【０１１９】
（第１の実施形態及び第２の実施形態の変形例）
上述した第１の実施形態、第２の実施形態では、心臓のＣＴ撮影を行うことにより、末端循環障害や肺循環障害等の循環障害の診断をサポートする場合について説明した。ここで、第１の実施形態及び第２の実施形態の変形例では、循環障害（末端循環障害又は肺循環障害）の有無だけでなく、当該循環障害と併発する病変（病気、障害等）、及び、当該循環障害の後に発生する病変（病気、障害等）も考慮して学習する。これにより、変形例では、第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報から、被検体Ｐの循環障害の有無を推定するだけでなく、被検体Ｐに循環障害が有る場合に、循環障害と併発する病変の有無や、循環障害の後に発生する病変の有無も推定することができる。
【０１２０】
変形例において、例えば、推定機能４４５は、第１の実施形態及び第２の実施形態で説明した学習により、第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データから、被検体Ｐの循環障害の有無を推定すると共に、被検体Ｐに循環障害が有る場合に、当該循環障害と併発する病変の有無、及び、当該循環障害の後に発生する病変の有無を推定する。
【０１２１】
ここで、変形例において、ＡＩを用いた学習により、被検体Ｐの循環障害の有無を推定する場合について説明する。この場合においても、ＡＩを用いた学習では、学習済みモデルを生成する処理と、学習済みモデルを利用する処理とが実行される。
【０１２２】
変形例において、学習済みモデルは、図示しない装置（以下、学習済みモデル生成装置と記載する）で生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（例えば、メモリ４１に記憶させる）。ここで、学習済みモデル生成装置は、院内の装置（例えば、図１の医用画像処理装置３）により実現してもよいし、外部の装置により実現してもよい。又は、学習済みモデルは、Ｘ線ＣＴ装置１（例えば、推定機能４４５）により生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管されてもよい。以下、学習済みモデルが、学習済みモデル生成装置で生成されて、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される場合を例にして説明する。
【０１２３】
図１４及び図１５は、第１の実施形態及び第２の実施形態の変形例におけるＡＩを用いた学習の一例を説明するための図である。図１４及び図１５においては、ＡＩを用いた深層学習（ディープラーニング）を想定したブロック図としている。
【０１２４】
学習済みモデルを生成する処理では、図１４に示すように、まず、学習済みモデル生成装置は、過去に被検体に対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られたデータセット７０１を入力する。データセット７０１は、過去に取得された第１の濃度変化情報、及び、第２の濃度変化情報を含む。更に、データセット７０１は、例えば、過去に取得された循環障害（末端循環障害又は肺循環障害）の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報等を含む。被検体に関する情報は、被検体の性別、体重、年齢、心機能指標を含む。また、被検体に関する情報は、当該循環障害の直前の病気又は障害を含む。また、被検体に関する情報は、当該循環障害と併発した病変（病気、障害等）を含む。また、被検体に関する情報は、当該循環障害の後に発生した病変（病気、障害等）を含む。なお、ＡＩ等のアルゴリズムは経験から学習していくものであるため、学習に用いられるデータセットは、同一の被検体でなくてもよい。
【０１２５】
そして、学習済みモデル生成装置は、データセット７０１を学習用データセット７０２に加工する。学習用データセット７０２は、例えば、第１の濃度変化情報に含まれる時間と第２の濃度変化情報に含まれる時間との時間差Δｔ、第１の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値と第２の濃度変化情報に含まれるＣＴ値のピーク値との比率Ｒｐ、第１の濃度変化情報に含まれる面積と第２の濃度変化情報に含まれる面積との比率Ｒａ、循環障害（末端循環障害又は肺循環障害）の有無を表す診断結果、及び、被検体に関する情報等を含む。
【０１２６】
学習済みモデル生成装置は、ＡＩのアルゴリズムとして学習用プログラム７０３を有する。学習済みモデル生成装置は、学習用プログラム７０３を用いて、学習用データセット７０２から、循環障害（末端循環障害又は肺循環障害）の有無のパターン等を学習して、後述の入力データ７０５の入力を受けて循環障害の有無を推定する後述の出力データ７０６を出力するように機能付けられた学習済みモデル７０４を生成する。例えば、生成した学習済みモデル７０４は、Ｘ線ＣＴ装置１内に保管される（メモリ４１に記憶される）。メモリ４１内の学習済みモデル７０４は、例えば、推定機能４４５により読み出し可能である。
【０１２７】
学習済みモデルを利用する処理では、図１５に示すように、推定機能４４５は、被検体Ｐに対してＸ線を利用したスキャンを実行したときに得られた入力データ７０５を入力する。入力データ７０５は、取得機能４４４により取得された第１の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値、時間、面積）、及び、第２の濃度変化情報（ＣＴ値のピーク値、時間、面積）を含む。更に、入力データ７０５は、例えば入力インターフェース４３により入力された被検体Ｐに関する情報等を含む。被検体Ｐに関する情報は、被検体Ｐの性別、体重、年齢、心機能指標（ＥＦ、ＳＶ、ＣＯ等）等を含む。更に、被検体Ｐに関する情報は、直前の病気又は障害を表す情報を含む。
【０１２８】
そして、推定機能４４５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデル７０４を用いて、入力データ７０５から、被検体Ｐの循環障害（末端循環障害又は肺循環障害）の有無を推定すると共に、被検体Ｐに循環障害が有る場合に、当該循環障害と併発する病変の有無、及び、当該循環障害の後に発生する病変の有無を推定する。推定機能４４５は、推定した結果を出力データ７０６として出力する。例えば、表示制御機能４４６は、出力データ７０６をディスプレイ４２に表示させる。
【０１２９】
なお、学習済みモデル生成装置は、被検体の情報毎に、学習済みモデル７０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル７０４を利用して、入力データ７０５から、被検体Ｐの循環障害の有無を推定すると共に、被検体Ｐに循環障害が有る場合に、当該循環障害と併発する病変の有無、及び、当該循環障害の後に発生する病変の有無を推定してもよい。例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の性別毎に、男性用、女性用の学習済みモデル７０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル７０４を利用して、入力データ７０５から、被検体Ｐの循環障害の有無を推定すると共に、被検体Ｐに循環障害が有る場合に、当該循環障害と併発する病変の有無、及び、当該循環障害の後に発生する病変の有無を推定してもよい。また、例えば、学習済みモデル生成装置は、被検体の性別だけでなく、被検体の体重、年齢、心機能指標毎に、学習済みモデル７０４を生成し、推定機能４４５は、生成した学習済みモデル７０４を利用して、入力データ７０５から、被検体Ｐの循環障害の有無を推定すると共に、被検体Ｐに循環障害が有る場合に、当該循環障害と併発する病変の有無、及び、当該循環障害の後に発生する病変の有無を推定してもよい。
【０１３０】
なお、変形例では、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣから取得された第１の濃度変化情報及び第２の濃度変化情報を含む入力データ７０５を入力し、入力データ７０５を学習用データセット７０２に加工し、学習用プログラム７０３を用いて、学習用データセット７０２から、循環障害の有無のパターン等を学習して、学習済みモデル７０４を生成している。しかし、これに限定されない。例えば、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣの形状そのものを学習させてもよい。すなわち、学習済みモデル生成装置は、ＴＤＣを含む入力データ７０５を入力し、学習用プログラム７０３を用いて、入力データ７０５から、循環障害の有無のパターン等を学習して、学習済みモデル７０４を生成してもよい。
【０１３１】
（第３の実施形態）
これまで第１、第２の実施形態について説明したが、上述した第１、第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【０１３２】
上述した実施形態では、モダリティ装置としてＸ線ＣＴ装置１を例にして説明したが、ＣＴ撮影だけでなく、造影剤を用いて撮影するＭＲＩ装置等のモダリティ装置にも適用することができる。
【０１３３】
また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１が各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医用画像処理装置３において各種処理が実行される場合であってもよい。図１６は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置３の構成の一例を示す図である。
【０１３４】
例えば、図１６に示すように、医用画像処理装置３は、入力インターフェース３１０と、ディスプレイ３２０と、記憶回路３３０と、処理回路３４０とを有する。
【０１３５】
入力インターフェース３１０は、種々の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。
【０１３６】
入力インターフェース３１０は、処理回路３４０に接続されており、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３４０に出力する。なお、本明細書において入力インターフェース３１０は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置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３４０へ出力する処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。
【０１３７】
ディスプレイ３２０は、処理回路３４０に接続され、処理回路３４０から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ３２０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。例えば、ディスプレイ３２０は、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）や、種々の表示画像、処理回路３５０による種々の処理結果（例えば、散布図や、解析画像など）を表示する。
【０１３８】
記憶回路３３０は、処理回路３４０に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路３３０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。例えば、記憶回路３３０は、Ｘ線ＣＴ装置１又は画像保管装置２から受信したＣＴ画像データなどを記憶する。また、記憶回路３３０は、処理回路３４０によって実行される各処理機能に対応するプログラムを記憶する。
【０１３９】
処理回路３４０は、入力インターフェース３１０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用画像処理装置３が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３４０は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路３４０は、入力インターフェース３１０から出力されるＣＴ画像データを記憶回路３３０に記憶させる。また、処理回路３４０は、記憶回路３３０からＣＴ画像データを読み出し、ディスプレイ３２０に表示する。
【０１４０】
そして、処理回路３５０は、図１６に示すように、制御機能３４１、画像再構成機能３４３、取得機能３４４、推定機能３４５及び表示制御機能３４６を実行する。制御機能３４１は、医用画像処理装置３００の全体を制御する。なお、画像再構成機能３４３は、上述した画像再構成機能４４３と同様の処理を実行する。取得機能３４４は、上述した取得機能４４４と同様の処理を実行する。推定機能３４５は、上述した推定機能４４５と同様の処理を実行する。表示制御機能３４６は、上述した表示制御機能４４６と同様の処理を実行する。
【０１４１】
上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１及び医用画像処理装置３による独立した処理について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、Ｘ線ＣＴ装置１と医用画像処理装置３とが協働する医用画像処理システムとして機能する場合であってもよい。かかる場合には、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＣＴ画像データが、医用画像処理装置３に転送され、医用画像処理装置３において、種々の処理が実行される。
【０１４２】
上記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（Graphics  Processing  Unit）、あるいは、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（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）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、メモリ４１又は記憶回路３３０に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【０１４３】
なお、図２においては、単一のメモリ４１が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。また、図１６においては、単一の記憶回路３３０が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメモリ４１を分散して配置するとともに、処理回路４４が個別のメモリ４１から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、例えば、複数の記憶回路３３０を分散して配置するとともに、処理回路３４０が個別の記憶回路３３０から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ４１又は記憶回路３３０に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。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【０１４４】
また、処理回路４４及び処理回路３４０は、ネットワークを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路４４は、メモリ４１から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、Ｘ線ＣＴ装置１とネットワークＮＷを介して接続された外部のワークステーションやクラウドを計算資源として利用することにより、図２に示す各機能を実現する。また、例えば、処理回路３４０は、記憶回路３３０から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、医用画像処理装置３とネットワークＮＷを介して接続された外部のワークステーションやクラウドを計算資源として利用することにより、図１６に示す各機能を実現する。
【０１４５】
上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。
【０１４６】
また、上述した実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１４７】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、循環障害の診断をサポートすることができる。
【０１４８】
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】
【０１４９】
１  Ｘ線ＣＴ装置
３  医用画像処理装置
３４４  取得機能
３４５  推定機能
３４６  表示制御機能
４４１  スキャン制御機能
４４４  取得機能
４４５  推定機能
４４６  表示制御機能
【図１】
2020096757.tif 000003
【図２】
2020096757.tif 000004
【図３】
2020096757.tif 000005
【図４】
2020096757.tif 000006
【図５】
2020096757.tif 000007
【図６】
2020096757.tif 000008
【図７】
2020096757.tif 000009
【図８】
2020096757.tif 000010
【図９】
2020096757.tif 000011
【図１０】
2020096757.tif 000012
【図１１】
2020096757.tif 000013
【図１２】
2020096757.tif 000014
【図１３】
2020096757.tif 000015
【図１４】
2020096757.tif 000016
【図１５】
2020096757.tif 000017
【図１６】
2020096757.tif 000018