(57)【要約】【課題】Ｘ線管の故障時期を適切に予測すること。【解決手段】実施形態のＸ線管故障予測装置は、取得部と、予測部とを備える。取得部は、予測対象のＸ線管の故障に関するイベントを含む第１のログ情報を取得する。また、予測部は、過去のＸ線管の故障に関するイベントを含む第２のログ情報と、前記第１のログ情報に含まれる故障に関するイベントのパターンとに基づいて、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する。【選択図】図１
2020110261.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象のＸ線管の故障に関するイベントを含む第１のログ情報を取得する取得部と、
過去のＸ線管の故障に関するイベントを含む第２のログ情報と、前記第１のログ情報に含まれる故障に関するイベントのパターンとに基づいて、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する予測部と
を備える、Ｘ線管故障予測装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記第１のログ情報と前記第２のログ情報とに基づいて、前記予測対象のＸ線管と前記過去のＸ線管との間で故障に関するイベントのパターンを比較することにより、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項１に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項３】
前記第２のログ情報は、前記過去のＸ線管の故障時期を更に含む、請求項１又は２に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項４】
前記第２のログ情報に含まれる前記過去のＸ線管の故障時期は、当該過去のＸ線管の故障に関するイベントの発生頻度が閾値を超えた時期である、請求項１〜３のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項５】
前記第２のログ情報に含まれる前記過去のＸ線管の故障時期は、当該過去のＸ線管が交換された時期である、請求項１〜３のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項６】
前記予測部は、前記第１のログ情報と前記第２のログ情報とに基づいて、複数の前記過去のＸ線管の中から、前記予測対象のＸ線管と故障に関するイベントのパターンが類似する前記過去のＸ線管を抽出し、抽出した前記過去のＸ線管の故障時期に基づいて、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項７】
前記予測部は、抽出した前記過去のＸ線管の故障時期に基づいて、時期ごとに前記予測対象のＸ線管の故障確率を算出することにより、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項６に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項８】
前記予測部は、前記予測対象のＸ線管と故障に関するイベントのパターンが類似する前記過去のＸ線管を複数抽出し、抽出した複数の前記過去のＸ線管を故障時期に応じて分類し、分類された前記過去のＸ線管の度数に応じて、時期ごとに前記予測対象のＸ線管の故障確率を算出することにより、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項７に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項９】
前記第１のログ情報及び前記第２のログ情報は、Ｘ線管に対して実行された保守作業を更に含み、
前記予測部は、保守作業の影響を考慮して、前記予測対象のＸ線管と故障に関するイベントのパターンが類似する前記過去のＸ線管を抽出して、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項６〜８のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１０】
前記第１のログ情報及び前記第２のログ情報は、Ｘ線管に対して実行された保守作業を更に含み、
前記予測部は、前記予測対象のＸ線管と故障に関するイベント及び保守作業のパターンが類似する前記過去のＸ線管を抽出して、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項６〜８のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１１】
前記予測部は、前記第２のログ情報に基づく学習データを使用して生成された学習済みモデルであって、故障に関するイベントのパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルに対して、前記第１のログ情報に含まれる故障に関するイベントのパターンを含むデータを入力することで、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１２】
前記学習済みモデルを生成するモデル生成部を更に備える、請求項１１に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１３】
前記モデル生成部は、前記第２のログ情報に含まれる故障に関するイベントのパターンを含むデータを入力側データ、前記第２のログ情報に含まれる前記過去のＸ線管の故障時期を出力側データとして使用して、前記学習済みモデルを生成する、請求項１２に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１４】
前記第１のログ情報及び前記第２のログ情報は、Ｘ線管に対して実行された保守作業を更に含み、
前記モデル生成部は、前記第２のログ情報に含まれる故障に関するイベント及び保守作業のパターンを含むデータを入力側データとして使用して前記学習済みモデルを生成し、
前記予測部は、前記学習済みモデルに対して、前記第１のログ情報に含まれる故障に関するイベント及び保守作業のパターンを含むデータを入力することで、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する、請求項１３に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１５】
前記予測部は、前記予測対象のＸ線管の故障時期として、前記予測対象のＸ線管の通算スライス数を予測する、請求項１〜１４のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１６】
前記イベントは、Ｘ線管における放電現象を含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１７】
前記イベントは、Ｘ線管のフィラメントの異常を含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１８】
前記イベントは、Ｘ線管のターゲットの回転に関する異常を含む、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項１９】
前記イベントは、Ｘ線管に関する冷却系統の異常を含む、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項２０】
前記イベントは、Ｘ線の照射時におけるＸ線焦点の異常を含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【請求項２１】
前記イベントは、Ｘ線管に印加される管電圧値の異常、又は、Ｘ線管を流れる管電流値の異常の少なくとも一方を含む、請求項１〜２０のいずれか一項に記載のＸ線管故障予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、Ｘ線管故障予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、Ｘ線管は消耗品であり、使用を重ねることでいずれは故障する。また、Ｘ線管が故障した場合、Ｘ線管の交換が行われるまでの間は検査を実行することができないダウンタイムとなり、医師や患者の待ち時間を生じる場合もある。ここで、Ｘ線管が故障する時期を予測することができれば、ダウンタイムの発生を回避し、又は短縮することが可能である。
【０００３】
また、Ｘ線管が故障する前には、故障に関するイベントが生じる。例えば、Ｘ線管が故障する前には低頻度で放電現象が発生し、使用を重ねるうちに放電現象の発生頻度が増大して故障に至る。しかしながら、放電現象の原因は複数あり、単に放電現象の回数や頻度を計測してもＸ線管の故障時期を適切に予測することはできない。また、放電現象の原因を特定することができれば故障時期の予測精度は向上するが、実際上、Ｘ線管の分析等によって放電現象の原因を特定することは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第７８８５３８４号明細書
【特許文献２】米国特許第６２１２２５６号明細書
【特許文献３】米国特許第６４５３００９号明細書
【特許文献４】米国特許第７０８５３４３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、Ｘ線管の故障時期を適切に予測することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態のＸ線管故障予測装置は、取得部と、予測部とを備える。取得部は、予測対象のＸ線管の故障に関するイベントを含む第１のログ情報を取得する。また、予測部は、過去のＸ線管の故障に関するイベントを含む第２のログ情報と、前記第１のログ情報に含まれる故障に関するイベントのパターンとに基づいて、前記予測対象のＸ線管の故障時期を予測する。
【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情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【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ブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係るログ情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係るログ情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る故障時期の予測処理について説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係るＸ線管故障予測装置の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。
【図８】図８は、第１の実施形態に係るログ情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、第２の実施形態に係るＸ線管故障予測装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係る学習済みモデルの生成処理について説明するための図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係る学習済みモデルの使用例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態に係る学習データの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、実施形態に係るＸ線管故障予測装置を説明する。
【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、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置１０、画像保管装置２０及びＸ線管故障予測装置３０を含んだ医用情報処理システム１を例として、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるＸ線管の故障時期をＸ線管故障予測装置３０が予測する場合について説明する。
【００１０】
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１は、Ｘ線ＣＴ装置１０と、画像保管装置２０と、Ｘ線管故障予測装置３０とを備える。また、Ｘ線ＣＴ装置１０、画像保管装置２０及びＸ線管故障予測装置３０は、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。
【００１１】
Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線管から被検体に対してＸ線を照射することにより、画像データを収集する装置である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、被検体から位置決め画像データを収集し、位置決め画像データに基づいて、本スキャンにおけるスキャン範囲を決定する。また、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、位置決め画像データに基づいて決定されたスキャン範囲に従って本スキャンを実行し、ＣＴ画像データを収集する。なお、Ｘ線ＣＴ装置１０の構成については後述する。
【００１２】
画像保管装置２０は、医用情報処理システム１に含まれる装置により取得された各種のデータを保管する装置である。例えば、画像保管装置２０は、Ｘ線ＣＴ装置１０により収集されたＣＴ画像データを受け付けて、装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。例えば、画像保管装置２０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。
【００１３】
Ｘ線管故障予測装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置１０が備えるＸ線管の故障時期を予測する。例えば、Ｘ線管故障予測装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置１０が備えるＸ線管の故障に関するイベントを含むログ情報を取得する。また、Ｘ線管故障予測装置３０は、ログ情報に含まれる故障に関するイベントのパターンに基づいて、Ｘ線ＣＴ装置１０が備えるＸ線管の故障時期を予測する。なお、Ｘ線管故障予測装置３０が行なう処理については後述する。例えば、Ｘ線管故障予測装置３０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。
【００１４】
なお、ネットワークＮＷを介して接続可能であれば、Ｘ線ＣＴ装置１０、画像保管装置２０及びＸ線管故障予測装置３０が設置される場所は任意である。例えば、Ｘ線管故障予測装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置１０と異なる病院に設置されてもよい。即ち、ネットワークＮＷ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でもよい。また、図１においてはＸ線ＣＴ装置１０を１つ示すが、医用情報処理システム１は複数のＸ線ＣＴ装置１０を含んでもよい。
【００１５】
また、図１においては、Ｘ線管を備える装置の例としてＸ線ＣＴ装置１０を示すが、実施形態はこれに限定されるものではない。以下、Ｘ線管を備える装置については、Ｘ線画像診断装置とも記載する。即ち、医用情報処理システム１は、Ｘ線ＣＴ装置１０に代えて、又はＸ線ＣＴ装置１０に加えて、他のＸ線画像診断装置を備えてもよい。
【００１６】
図１に示すように、Ｘ線管故障予測装置３０は、入力インターフェース３１と、ディスプレイ３２と、記憶回路３３と、処理回路３４とを有する。
【００１７】
入力インターフェース３１は、ユーザ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３４に出力する。なお、Ｘ線管故障予測装置３０のユーザとは、医師や検査技師、Ｘ線ＣＴ装置１０の保守管理を行なうサービスマン等である。例えば、入力インターフェース３１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なうタッチパッド、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３１は、Ｘ線管故障予測装置３０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３１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、Ｘ線管故障予測装置３０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３４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３１の例に含まれる。
【００１８】
ディスプレイ３２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ３２は、入力インターフェース３１を介してユーザから各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示する。例えば、ディスプレイ３２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３２は、デスクトップ型でもよいし、Ｘ線管故障予測装置３０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。
【００１９】
なお、Ｘ線管故障予測装置３０は、ディスプレイ３２を複数含んでもよい。例えば、Ｘ線管故障予測装置３０は、ディスプレイ３２として、物理的に分離した２つのディスプレイ（デュアルディスプレイ）を含んでもよい。また、これら複数のディスプレイ３２は相互に関連するように制御されてもよい。例えば、複数のディスプレイ３２は、連続した１つの領域を表示するように制御される。この場合、ディスプレイ３２における表示領域は、ディスプレイ３２の数に応じて拡張される。
【００２０】
記憶回路３３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。例えば、記憶回路３３は、Ｘ線管故障予測装置３０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、記憶回路３３は、Ｘ線管故障予測装置３０とネットワークＮＷ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。
【００２１】
処理回路３４は、取得機能３４１、予測機能３４２及び制御機能３４３を実行することで、Ｘ線管故障予測装置３０全体の動作を制御する。ここで、取得機能３４１は、取得部の一例である。また、予測機能３４２は、予測部の一例である。
【００２２】
例えば、処理回路３４は、取得機能３４１に対応するプログラムを記憶回路３３から読み出して実行することにより、Ｘ線ＣＴ装置１０が備えるＸ線管の故障に関するイベントを含むログ情報を取得する。また、例えば、処理回路３４は、予測機能３４２に対応するプログラムを記憶回路３３から読み出して実行することにより、Ｘ線ＣＴ装置１０が備えるＸ線管の故障時期を予測する。なお、取得機能３４１及び予測機能３４２による処理については後述する。
【００２３】
また、例えば、処理回路３４は、制御機能３４３に対応するプログラムを記憶回路３３から読み出して実行することにより、ディスプレイ３２における表示の制御を行なう。例えば、制御機能３４３は、予測機能３４２による故障時期の予測結果をディスプレイ３２に表示させる。或いは、制御機能３４３は、予測機能３４２による故障時期の予測結果をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信する。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線管故障予測装置３０から受信した故障時期の予測結果の表示を行なう。
【００２４】
図１に示すＸ線管故障予測装置３０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記憶回路３３へ記憶されている。処理回路３４は、記憶回路３３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３４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。
【００２５】
なお、図１においては単一の処理回路３４にて、取得機能３４１、予測機能３４２及び制御機能３４３が実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３４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機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３４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。
【００２６】
次に、図２を用いて、Ｘ線ＣＴ装置１０について説明する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１０は、架台装置１１０と、寝台装置１３０と、コンソール装置１４０とを有する。
【００２７】
図２においては、非チルト状態での回転フレーム１１３の回転軸又は寝台装置１３０の天板１３３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１１０を複数方向から描画したものであり、Ｘ線ＣＴ装置１０が架台装置１１０を１つ有する場合を示す。
【００２８】
架台装置１１０は、Ｘ線管１１１と、Ｘ線検出器１１２と、回転フレーム１１３と、Ｘ線高電圧装置１１４と、制御装置１１５と、ウェッジ１１６と、コリメータ１１７と、ＤＡＳ（Data  Acquisition  System）１１８とを有する。
【００２９】
Ｘ線管１１１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１１１は、Ｘ線高電圧装置１１４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に対して照射するＸ線を発生する。なお、Ｘ線管１１１は、予測対象のＸ線管の一例である。
【００３０】
Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線を検出する検出素子を複数有する。Ｘ線検出器１１２における各検出素子は、Ｘ線管１１１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ＤＡＳ１１８へと出力する。Ｘ線検出器１１２は、例えば、Ｘ線管１１１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１１２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。
【００３１】
例えば、Ｘ線検出器１１２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１１２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。
【００３２】
回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１とＸ線検出器１１２とを対向支持し、制御装置１１５によってＸ線管１１１とＸ線検出器１１２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１１３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１１３は、Ｘ線管１１１及びＸ線検出器１１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１１４やウェッジ１１６、コリメータ１１７、ＤＡＳ１１８等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム１１３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。以下では、架台装置１１０において、回転フレーム１１３、及び、回転フレーム１１３と共に回転移動する部分を、回転部とも記載する。
【００３３】
Ｘ線高電圧装置１１４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１１１に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１１が発生するＸ線に応じた出力電圧の制御を行なう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１１４は、回転フレーム１１３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。
【００３４】
制御装置１１５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１１５は、入力インターフェース１４３からの入力信号を受けて、架台装置１１０及び寝台装置１３０の動作制御を行なう。例えば、制御装置１１５は、回転フレーム１１３の回転や架台装置１１０のチルト、寝台装置１３０及び天板１３３の動作等について制御を行なう。なお、制御装置１１５は架台装置１１０に設けられてもよいし、コンソール装置１４０に設けられてもよい。
【００３５】
ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１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１１６は、Ｘ線管１１１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１１１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１１６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。
【００３６】
コリメータ１１７は、ウェッジ１１６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１１７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１１１とコリメータ１１７との間にウェッジ１１６が配置される場合を示すが、Ｘ線管１１１とウェッジ１１６との間にコリメータ１１７が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射され、コリメータ１１７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。
【００３７】
ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２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、ＤＡＳ１１８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なう増幅器と、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。ＤＡＳ１１８は、例えば、プロセッサにより実現される。
【００３８】
ＤＡＳ１１８が生成したデータは、回転フレーム１１３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１１０の非回転部分（例えば、固定フレーム等。図２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１４０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１１３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１１３から架台装置１１０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。
【００３９】
寝台装置１３０は、スキャン対象である被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台１３１と、寝台駆動装置１３２と、天板１３３と、支持フレーム１３４とを有する。基台１３１は、支持フレーム１３４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１３２は、被検体Ｐが載置された天板１３３を、天板１３３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１３４の上面に設けられた天板１３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置１３２は、天板１３３に加え、支持フレーム１３４を天板１３３の長軸方向に移動してもよい。
【００４０】
コンソール装置１４０は、記憶回路１４１と、ディスプレイ１４２と、入力インターフェース１４３と、処理回路１４４とを有する。なお、コンソール装置１４０は架台装置１１０とは別体として説明するが、架台装置１１０にコンソール装置１４０又はコンソール装置１４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。
【００４１】
記憶回路１４１は、例えば、ＲＡＭ、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。記憶回路１４１は、例えば、投影データや、投影データに基づいて再構成された画像データを記憶する。また、例えば、記憶回路１４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０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。記憶回路１４１は、クラウドにより実現されることとしてもよい。
【００４２】
ディスプレイ１４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４２は、処理回路１４４によって生成された各種の画像を表示したり、ユーザから各種の操作を受け付けるためのＧＵＩを表示したりする。なお、Ｘ線ＣＴ装置１０のユーザとは、医師や検査技師、Ｘ線ＣＴ装置１０の保守管理を行なうサービスマン等である。例えば、ディスプレイ１４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイである。ディスプレイ１４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置１４０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、Ｘ線管故障予測装置３０におけるディスプレイ３２と同様、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ディスプレイ１４２を複数含んでもよい。
【００４３】
入力インターフェース１４３は、ユーザ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１４４に出力する。例えば、入力インターフェース１４３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なうタッチパッド、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１４３は、架台装置１１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース１４３は、コンソール装置１４０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１４３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１４０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１４４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１４３の例に含まれる。
【００４４】
処理回路１４４は、システム制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、生成機能１４４ｃ及び制御機能１４４ｄを実行することで、Ｘ線ＣＴ装置１０全体の動作を制御する。例えば、処理回路１４４は、システム制御機能１４４ａに相当するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、被検体Ｐに対する各種のスキャンを実行する。
【００４５】
例えば、システム制御機能１４４ａは、被検体Ｐに対する位置決め撮影を実行する。一例を挙げると、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線管１１１の位置を所定の回転角度に固定し、天板１３３をＺ方向に移動させながらＸ線管１１１よりＸ線を被検体Ｐに照射することで、位置決め撮影を実行する。また、処理回路１４４は、記憶回路１４１から生成機能１４４ｃに相当するプログラムを読み出して実行することにより、位置決め撮影により収集されたＸ線の信号に基づいて、位置決め画像データを生成する。なお、位置決め画像データは、スキャノ画像データやスカウト画像データと呼ばれる場合もある。更に、システム制御機能１４４ａは、位置決め画像データに基づいて、本スキャンにおけるスキャン範囲を決定する。
【００４６】
また、システム制御機能１４４ａは、位置決め画像データに基づいて決定されたスキャン範囲に従って、被検体Ｐに対する本スキャンを実行する。一例を挙げると、システム制御機能１４４ａは、Ｘ線高電圧装置１１４を制御することにより、Ｘ線管１１１に高電圧を供給する。これにより、Ｘ線管１１１は、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。また、システム制御機能１４４ａは、寝台駆動装置１３２を制御することにより、被検体Ｐを架台装置１１０の撮影口内へ移動させる。また、システム制御機能１４４ａは、コリメータ１１７の開口度及び位置を調整する。また、システム制御機能１４４ａは、制御装置１１５を制御することにより、回転部を回転させる。なお、システム制御機能１４４ａによって本スキャンが実行される間、ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２における各検出素子からＸ線の信号を収集し、検出データを生成する。
【００４７】
また、処理回路１４４は、前処理機能１４４ｂに相当するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対し前処理を施す。例えば、前処理機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対して、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の前処理を施す。なお、前処理を施した後のデータについては生データとも記載する。また、前処理を施す前の検出データ及び前処理を施した後の生データを総称して、投影データとも記載する。
【００４８】
また、処理回路１４４は、生成機能１４４ｃに相当するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、前処理機能１４４ｂによって前処理が施された投影データを使用した画像再構成を実行し、ＣＴ画像データを生成する。例えば、生成機能１４４ｃは、投影データに対して、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なうことにより、ＣＴ画像データを生成する。
【００４９】
また、例えば、処理回路１４４は、制御機能１４４ｄに対応するプログラムを記憶回路１４１から読み出して実行することにより、ネットワークＮＷを介したデータの送受信、及び、ディスプレイ１４２における表示の制御を行なう。例えば、制御機能１４４ｄは、入力インターフェース１４３を介してユーザから受け付けた入力操作等に基づいて、生成機能１４４ｃにより生成されたＣＴ画像データを、公知の方法により表示用画像（任意断面の断層像データや３次元画像データ等）に変換する。そして、制御機能１４４ｄは、変換した表示用画像をディスプレイ１４２に表示させる。また、例えば、制御機能１４４ｄは、Ｘ線管１１１の故障に関するイベントを含むログ情報をＸ線管故障予測装置３０に対して送信する。また、例えば、制御機能１４４ｄは、Ｘ線管故障予測装置３０から、Ｘ線管１１１の故障時期の予測結果を受信し、ディスプレイ１４２に表示させる。
【００５０】
なお、Ｘ線管１１１の位置を所定の回転角度に固定して位置決め撮影を実行する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、システム制御機能１４４ａは、本スキャンより低線量のＸ線を用いて、回転部を回転させながら位置決め撮影を実行してもよい。この場合、前処理機能１４４ｂは、位置決め撮影により収集された投影データに対して各種の前処理を施す。また、生成機能１４４ｃは、前処理が施された投影データを使用した画像再構成を実行して、位置決め画像データを生成する。また、システム制御機能１４４ａは、位置決め画像データに基づいて、本スキャンにおけるスキャン範囲を決定する。或いは、位置決め撮影については省略することとしてもよい。例えば、システム制御機能１４４ａは、投光器から照射させたレーザ光線に基づいて本スキャンにおけるスキャン範囲の確認を行なうこととしてもよい。
【００５１】
図２に示すＸ線ＣＴ装置１０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記憶回路１４１へ記憶されている。処理回路１４４は、記憶回路１４１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、プログラムを読み出した状態の処理回路１４４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。
【００５２】
なお、図２においては単一の処理回路１４４にて、システム制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、生成機能１４４ｃ及び制御機能１４４ｄが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１４４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機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１４４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。
【００５３】
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。プロセッサは記憶回路３３又は記憶回路１４１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。
【００５４】
なお、図１及び図２においては、単一の記憶回路３３又は記憶回路１４１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、複数の記憶回路３３を分散して配置し、処理回路３４は、個別の記憶回路３３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。同様に、複数の記憶回路１４１を分散して配置し、処理回路１４４は、個別の記憶回路１４１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、記憶回路３３及び記憶回路１４１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。
【００５５】
また、処理回路３４及び処理回路１４４は、ネットワークＮＷ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３４は、記憶回路３３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線管故障予測装置３０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１に示す各機能を実現する。
【００５６】
以上、Ｘ線ＣＴ装置１０、画像保管装置２０及びＸ線管故障予測装置３０を含んだ医用情報処理システム１について説明した。かかる構成のもと、医用情報処理システム１は、処理回路３４による処理によって、Ｘ線管１１１の故障時期を適切に予測する。
【００５７】
具体的には、まず、取得機能３４１は、過去のＸ線管のログ情報を取得する。ここで、過去のＸ線管とは、Ｘ線管１１１とは異なるＸ線管であり、且つ、既に故障したＸ線管である。例えば、取得機能３４１は、故障したＸ線管４１のログ情報を取得する。Ｘ線管４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０において使用されたＸ線管であってもよいし、Ｘ線ＣＴ装置１０とは異なるＸ線ＣＴ装置において使用されたＸ線管であってもよい。
【００５８】
以下では一例として、Ｘ線管４１がＸ線ＣＴ装置１０において過去に使用されたＸ線管であるものとして説明する。この場合、取得機能３４１は、コンソール装置１４０の記憶回路１４１に記憶されたＸ線管４１のログ情報を、ネットワークＮＷを介して取得することができる。
【００５９】
ここで、Ｘ線管４１のログ情報とは、Ｘ線管４１の使用の記録である。ログ情報は、例えば、Ｘ線管４１がＸ線を出力するごとにコンソール装置１４０において自動で記録される。例えば、制御機能１４４ｄは、Ｘ線管４１がＸ線を出力するごとに、ログ情報として、「日時」、「イベント」、「Ｘ線条件」、「通算出力回数」といった各項目の情報を相互に対応付けて記憶回路１４１に記録させる。制御機能１４４ｄは、位置決め撮影及び本スキャンの双方についてのログ情報を記録させてもよいし、本スキャンについてのログ情報のみを記録させてもよい。
【００６０】
なお、「日時」は、Ｘ線管４１がＸ線の出力を行なった時間を示す。「日時」は、例えば、Ｘ線管４１がＸ線の出力を行なった年月日の情報である。また、「イベント」は、故障に関するイベントの有無及びその内容、又は、Ｘ線管４１が故障したことを示す。また、「Ｘ線条件」は、管電圧値や管電流値、焦点サイズといった各種のＸ線条件を示す。また、「通算出力回数」は、Ｘ線管４１の製造後、Ｘ線管４１がＸ線を出力した通算の回数を示す。
【００６１】
ここで、故障に関するイベントとは、例えば、Ｘ線管がＸ線の出力を行なう際に生じる不具合である。故障に関するイベントは、一度発生したとしても、次にＸ線出力を行なう際に再発するとは限らない。即ち、故障に関するイベントが発生したとしても、多くの場合、Ｘ線管を交換する必要はない。一方で、故障に関するイベントが頻繁に発生する場合には、Ｘ線管が故障したものとして、Ｘ線管の交換が行われる。
【００６２】
故障に関するイベントの具体例としては、Ｘ線管における放電現象が挙げられる。放電現象とは、フィラメントから発生した熱電子以外のキャリアによって、Ｘ線管内に高電流が流れる現象である。放電現象が生じる原因は様々であるが、一例としては、製造時におけるＸ線管内への不純物の混入が挙げられる。例えば、Ｘ線管の製造時においては、Ｘ線管内に手垢やオイルが付いたり、チリやホコリが混入したりする。そして、洗浄が不十分である場合、これらの不純物が原因となって、放電現象が発生する場合がある。
【００６３】
また、放電現象が生じる原因の別の例としては、Ｘ線管内のターゲットを回転させる際に生じる摩耗粉が挙げられる。即ち、Ｘ線管内のターゲットは、Ｘ線発生時に回転し、熱電子の衝突を受ける位置をずらすことで、熱電子の衝突による発熱によって溶解しないよう制御される場合がある。ここで、ターゲットの回転時には、陽極を支持するベアリングが摩耗し、摩耗粉が発生する。そして、使用を重ねることでＸ線管内に蓄積した摩耗粉が原因となって、放電現象が発生する場合がある。
【００６４】
また、放電現象が生じる原因の別の例としては、Ｘ線管内の真空度の低下が挙げられる。具体的には、製造時又は使用時においてＸ線管のガラスバルブに微小な穴が生じ、次第に空気がＸ線管内に混入することで、Ｘ線管内の真空度が低下する場合がある。この場合、時間の経過とともにＸ線管内の真空度が徐々に低下し、放電現象が発生する場合がある。
【００６５】
また、Ｘ線管のガラスバルブに穴がない場合でも、ターゲットに溶解していたガスにより、Ｘ線管内の真空度が低下する場合がある。即ち、Ｘ線管の製造時において溶解ガスの除去処理は行われるものの、通常はターゲット内に一定量のガスが残存する。そして、使用を重ねるうちにターゲットからガスが放出され、放出されたガスが原因となって、放電現象が発生する場合がある。
【００６６】
放電現象が頻繁に発生する場合には、Ｘ線管の故障となる。ここで、Ｘ線管の故障は、Ｘ線ＣＴ装置のユーザ側で判断するものであってもよいし、装置側で判断するものであってもよい。例えば、放電現象の発生頻度が高いとユーザが判断した場合にはＸ線管が交換されるため、Ｘ線管の故障時期として、Ｘ線管が交換された時期を定義することが可能である。また、放電現象の発生頻度を計測して閾値と比較することにより、Ｘ線管の故障時期として、発生頻度が閾値を超えた時期を定義することが可能である。以下では一例として、Ｘ線管の故障時期が、放電現象の発生頻度が閾値を超えた時期であるものとして説明する。
【００６７】
例えば、Ｘ線管４１において放電現象が発生した場合、制御機能１４４ｄは、「イベント」の項目に放電現象が発生した旨の情報を入力するとともに、「日時」、「Ｘ線条件」、「通算出力回数」といった他の項目の情報と対応付けて記憶回路１４１に記憶させる。また、Ｘ線管４１において放電現象が発生し、放電現象の発生頻度が閾値を超えた場合、制御機能１４４ｄは、「イベント」の項目に、放電現象が発生した旨の情報、及び、Ｘ線管４１が故障した旨の情報を入力して、「日時」、「Ｘ線条件」、「通算出力回数」といった他の項目の情報と対応付けて記憶回路１４１に記憶させる。
【００６８】
次に、取得機能３４１は、記憶回路１４１に記録されているＸ線管４１のログ情報の全部又は一部を取得する。例えば、取得機能３４１は、記憶回路１４１に記録されているＸ線管４１のログ情報のうち、全項目（例えば、「日時」、「イベント」、「Ｘ線条件」及び「通算出力回数」）のログ情報を取得する。また、例えば、取得機能３４１は、記憶回路１４１に記録されているＸ線管４１のログ情報のうち、「イベント」及び「通算出力回数」の項目のログ情報のみを取得する。また、例えば、取得機能３４１は、「イベント」及び「通算出力回数」の項目のログ情報のうち、「イベント」として放電現象が発生した旨が記録されているログ情報のみを取得する。
【００６９】
即ち、取得機能３４１は、記憶回路１４１に記録されているＸ線管４１のログ情報のうち、少なくとも、Ｘ線管４１における放電現象が発生した通算出力回数と、Ｘ線管４１が故障した通算出力回数とを含むログ情報を取得する。取得機能３４１が取得したＸ線管４１のログ情報は、図３に示すように、通算出力回数に対して放電現象及び故障を対応付けた図として示すことができる。なお、取得機能３４１が取得したＸ線管４１のログ情報は、第２のログ情報の一例である。また、図３は、第１の実施形態に係るログ情報の一例を示す図である。
【００７０】
図３においては、Ｘ線管４１における放電現象を記号「○」で示し、Ｘ線管４１の故障を記号「×」で示す。Ｘ線管４１においては、通算出力回数が少ないうちにも低い頻度で放電現象が発生し、通算出力回数がある回数を超えた後に放電現象が頻繁に発生するようになり、故障に至っている。
【００７１】
取得機能３４１は、Ｘ線管４１と同様に、複数の過去のＸ線管について、第２のログ情報を取得する。例えば、取得機能３４１は、図４に示すように、ｎ個のＸ線管（Ｘ線管４１、Ｘ線管４２、Ｘ線管４３・・・Ｘ線管４ｎ）について第２のログ情報を取得し、記憶回路３３に記憶させる。なお、図４に示すｎ個のＸ線管は、いずれも、Ｘ線管１１１と異なり且つ既に故障したＸ線管である。また、図４は、第１の実施形態に係るログ情報の一例を示す図である。図４に示すように、Ｘ線管ごとに故障時期は異なる。また、故障時期が同程度のＸ線管同士であっても、故障に至るまでの間における放電現象の発生回数や発生頻度は異なる。
【００７２】
なお、図４に示すｎ個のＸ線管は、Ｘ線管１１１と同じ製品に限定してもよいし、Ｘ線管１１１と類似する製品を含めてもよい。一例を挙げると、図４に示すｎ個のＸ線管は、Ｘ線管１１１と同じ型番（製品番号）が付されたＸ線管である。別の例を挙げると、図４に示すｎ個のＸ線管は、Ｘ線管１１１と同じメーカーにより製造されたＸ線管である。
【００７３】
また、取得機能３４１は、第２のログ情報を記憶回路３３に記憶させた後、Ｘ線管１１１のログ情報を取得する。例えば、取得機能３４１は、記憶回路１４１に記録されているＸ線管１１１のログ情報のうち、少なくとも、Ｘ線管１１１における放電現象が発生した通算出力回数を含むログ情報を取得する。取得機能３４１が取得したＸ線管１１１のログ情報は、図４に示すように、通算出力回数に対して放電現象を対応付けた図として示すことができる。取得機能３４１が取得したＸ線管１１１のログ情報は、第１のログ情報の一例である。図４においては、Ｘ線管１１１における放電現象を記号「○」で示す。なお、Ｘ線管１１１はまだ故障していないため、第１のログ情報はＸ線管１１１の故障を含まない。
【００７４】
次に、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。例えば、予測機能３４２は、まず、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、ｎ個のＸ線管（Ｘ線管４１、Ｘ線管４２、Ｘ線管４３・・・Ｘ線管４ｎ）の中から、Ｘ線管１１１と放電現象のパターンが類似するＸ線管を抽出する。
【００７５】
例えば、図４の点線で示すように、Ｘ線管４２とＸ線管１１１とで放電現象のパターンが類似する場合、予測機能３４２は、Ｘ線管４２を抽出する。同様に、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１と放電現象のパターンが類似するＸ線管として、図５に示すＸ線管４ａ、Ｘ線管４ｂ、Ｘ線管４ｃ、Ｘ線管４ｄ、Ｘ線管４ｅ及びＸ線管４ｆを抽出する。なお、図５は、第１の実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。
【００７６】
以下、図５を使用して、放電現象のパターンの類否判断の一例を説明する。例えば、予測機能３４２は、通算出力回数を複数のクラスに分割し、各クラスにおける放電現象の発生回数を比較することで、放電現象のパターンの類否を判断する。例えば、予測機能３４２は、図５に示すように、通算出力回数を、「０−５０００」、「５００１−１００００」、「１０００１−２００００」、「２０００１−５００００」、「５０００１−１０００００」、「１００００１−」の６つのクラスに分割する。
【００７７】
次に、予測機能３４２は、第１のログ情報に基づいて、Ｘ線管１１１の放電現象の発生回数をクラスごとに計数する。なお、図５は、「１０００１−２００００」のクラスにおいて「２回」、「２０００１−５００００」のクラスにおいて「１回」、「５０００１−１０００００」のクラスにおいて「４回」、Ｘ線管１１１の放電現象が発生したことを示す。また、図５は、Ｘ線管１１１の通算出力回数が「１００００１」に到達しておらず、「１００００１−」のクラスについてはデータがないことを示す。
【００７８】
また、予測機能３４２は、第２のログ情報に基づいて、Ｘ線管４２の放電現象の発生回数をクラスごとに計数する。なお、図５は、「５００１−１００００」のクラスにおいて「１回」、「１０００１−２００００」のクラスにおいて「２回」、「２０００１−５００００」のクラスにおいて「１回」、「５０００１−１０００００」のクラスにおいて「３回」、Ｘ線管４２の放電現象が発生したことを示す。なお、「１００００１−」のクラスについては、Ｘ線管１１１側のデータがないため、Ｘ線管４２についても記載を省略する。
【００７９】
ここで、「０−５０００」のクラスについて見ると、Ｘ線管１１１及びＸ線管４２のいずれについても放電現象の発生回数は「０回」であり、発生回数は一致している。また、「５００１−１００００」のクラスについて見ると、Ｘ線管１１１の放電現象の発生回数は「０回」であり、Ｘ線管４２の放電現象の発生回数は「１回」であって、発生回数の差は「１回」である。また、「１０００１−２００００」のクラスについて見ると、Ｘ線管１１１及びＸ線管４２のいずれについても放電現象の発生回数は「２回」であり、発生回数は一致している。また、「２０００１−５００００」のクラスについて見ると、Ｘ線管１１１及びＸ線管４２のいずれについても放電現象の発生回数は「１回」であり、発生回数は一致している。また、「５０００１−１０００００」のクラスについて見ると、Ｘ線管１１１の放電現象の発生回数は「４回」であり、Ｘ線管４２の放電現象の発生回数は「３回」であって、発生回数の差は「１回」である。
【００８０】
即ち、Ｘ線管４２とＸ線管１１１とで放電現象のパターンを比較すると、各クラスでの放電現象の発生回数の差が最大で「１回」となっており、同様の規則性で放電現象が発生していると言える。従って、予測機能３４２は、Ｘ線管４２とＸ線管１１１とで放電現象のパターンが類似すると判定して、Ｘ線管４２を抽出する。同様に、予測機能３４２は、各クラスでの放電現象の発生回数の差が最大で「１回」となっているＸ線管４ａ、Ｘ線管４ｂ、Ｘ線管４ｃ、Ｘ線管４ｄ、Ｘ線管４ｅ及びＸ線管４ｆを、Ｘ線管１１１と放電現象のパターンが類似するＸ線管として抽出する。
【００８１】
次に、予測機能３４２は、図５に示した７つのＸ線管（Ｘ線管４２、Ｘ線管４ａ、Ｘ線管４ｂ、Ｘ線管４ｃ、Ｘ線管４ｄ、Ｘ線管４ｅ及びＸ線管４ｆ）を、故障時期に応じて分類する。即ち、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１と放電現象のパターンが類似するものとして抽出した複数のＸ線管を、故障時期に応じて分類する。
【００８２】
例えば、予測機能３４２は、抽出した複数のＸ線管を、故障時期に応じて、「１０００１−２００００」のクラス、「２０００１−３００００」のクラス、及び、「３０００１−」のクラスのいずれかに分類する。例えば、故障時期が「１２００００」であるＸ線管４ｆは、「１０００１−２００００」のクラスに分類される。また、例えば、故障時期が「２１００００」であるＸ線管４ｂ、及び、故障時期が「２７００００」であるＸ線管４ｅは、「２０００１−３００００」のクラスに分類される。また、例えば、故障時期が「３３４０００」であるＸ線管４２、故障時期が「６２００００」であるＸ線管４ａ、故障時期が「４３００００」であるＸ線管４ｃ、及び、故障時期が「８８００００」であるＸ線管４ｄは、「３０００１−」のクラスに分類される。
【００８３】
上述したように、図５に示した７つのＸ線管（Ｘ線管４２、Ｘ線管４ａ、Ｘ線管４ｂ、Ｘ線管４ｃ、Ｘ線管４ｄ、Ｘ線管４ｅ及びＸ線管４ｆ）においては、「１０００１−２００００」のクラスには「１つ」、「２０００１−３００００」のクラスには「２つ」、「３０００１−」のクラスには「４つ」のＸ線管が分類される。換言すると、「１０００１−２００００」のクラスの度数は「１」、「２０００１−３００００」のクラスの度数は「２」、「３０００１−」のクラスの度数は「４」となる。
【００８４】
即ち、図６の表に示すように、「１／７」のＸ線管が「１０００１−２００００」のクラスに分類され、「２／７」のＸ線管が「１０００１−２００００」のクラスに分類され、「４／７」のＸ線管が「３０００１−」のクラスに分類される。従って、予測機能３４２は、通算出力回数「１０００１−２００００」でＸ線管１１１が故障する確率が「１／７（≒１４％）」、通算出力回数「２０００１−３００００」でＸ線管１１１が故障する確率が「２／７（≒２９％）」、通算出力回数「３０００１」を超えてからＸ線管１１１が故障する確率が「４／７（≒５７％）」と予測することができる。即ち、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１と放電現象のパターンが類似するものとして抽出した複数のＸ線管を故障時期に応じて分類し、分類されたＸ線管の度数に応じて通算出力回数ごとにＸ線管１１１の故障確率を算出することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測することができる。なお、図６は、第１の実施形態に係る故障時期の予測処理について説明するための図である。
【００８５】
次に、制御機能３４３は、予測機能３４２による故障時期の予測結果をディスプレイ３２に表示させる。例えば、制御機能３４３は、図６の表をディスプレイ３２に表示させる。或いは、制御機能３４３は、予測機能３４２による故障時期の予測結果をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信してもよい。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０における制御機能１４４ｄは、Ｘ線管故障予測装置３０から受信した、予測機能３４２による故障時期の予測結果をディスプレイ１４２に表示させる。
【００８６】
図６の表を参照した医師や検査技師は、例えば、通算出力回数「２０００１−３００００」でＸ線管１１１が故障する確率が「２９％」程度あることから、Ｘ線管１１１の通算出力回数が「２０００１」に到達する頃を目安として、Ｘ線管１１１が故障する前の予防交換を依頼することができる。或いは、図６の表を参照したサービスマンは、Ｘ線管１１１の通算出力回数が「２０００１」に到達する頃を目安として予防交換を提案することができる。これにより、Ｘ線管故障予測装置３０は、Ｘ線管１１１が故障することにより生じるダウンタイムの発生を回避し、或いはダウンタイムを短縮することができる。
【００８７】
次に、Ｘ線管故障予測装置３０による処理の手順の一例を、図７を用いて説明する。図７は、第１の実施形態に係るＸ線管故障予測装置３０の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。
【００８８】
ステップＳ１０１、ステップＳ１０２、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７及びステップＳ１０８は、取得機能３４１に対応するステップである。ステップＳ１０３は、予測機能３４２に対応するステップである。ステップＳ１０４は、制御機能３４３に対応するステップである。
【００８９】
まず、処理回路３４は、Ｘ線ＣＴ装置１０等のＸ線ＣＴ装置から、過去のＸ線管の放電現象及び故障時期を含む第２のログ情報を取得する（ステップＳ１０１）。次に、処理回路３４は、Ｘ線ＣＴ装置１０から、Ｘ線管１１１の放電現象を含む第１のログ情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、処理回路３４は、ネットワークＮＷを介して第１のログ情報及び第２のログ情報を取得し、取得したログ情報を記憶回路３３に記憶させる。
【００９０】
次に、処理回路３４は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、Ｘ線管１１１と過去のＸ線管との間で放電現象のパターンを比較することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する（ステップＳ１０３）。次に、処理回路３４は、故障時期の予測結果をディスプレイ３２に表示させる（ステップＳ１０４）。
【００９１】
次に、処理回路３４は、Ｘ線ＣＴ装置１０において、Ｘ線管１１１が使用されたか否かを判定し（ステップＳ１０５）、使用されない場合には（ステップＳ１０５否定）、待機状態となる。一方で、Ｘ線管１１１が使用された場合（ステップＳ１０５肯定）、処理回路３４は、Ｘ線管１１１が故障したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ここで、Ｘ線管１１１が故障しなかった場合（ステップＳ１０６否定）、処理回路３４は、新たなＸ線管１１１の使用記録に基づいて、記憶回路３３に記憶された第１のログ情報を更新し（ステップＳ１０７）、再度ステップＳ１０３に移行する。即ち、処理回路３４は、「イベント」の項目に放電現象の有無を示す情報を入力するとともに、「日時」、「Ｘ線条件」、「通算出力回数」といった各項目の入力を行なって、第１のログ情報を更新する。
【００９２】
一方で、Ｘ線管１１１が故障した場合（ステップＳ１０６肯定）、処理回路３４は、新たなＸ線管１１１の使用記録に基づいて、記憶回路３３に記憶された第２のログ情報を更新し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。即ち、Ｘ線管１１１が故障した場合には、Ｘ線管１１１が過去のＸ線管の１つとなるため、処理回路３４は、記憶回路３３に記憶された第１のログ情報を更新するとともに、更新後の第１のログ情報を第２のログ情報として新たに追加する。
【００９３】
上述したように、第１の実施形態によれば、取得機能３４１は、予測対象のＸ線管１１１の放電現象を含む第１のログ情報を取得する。また、予測機能３４２は、過去のＸ線管の放電現象に関するイベントを含む第２のログ情報と、第１のログ情報に含まれる放電現象のパターンとに基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。従って、第１の実施形態に係るＸ線管故障予測装置３０は、Ｘ線管１１１の故障時期を適切に予測することができる。
【００９４】
例えば、Ｘ線管によっては、初期から放電現象が比較的多く発生しているにも関わらず寿命が長かったり、初期の放電現象が少ないにも関わらず寿命が短かったりする場合がある。このような違いは、Ｘ線管の製造ばらつきや放電の原因に応じて生じる。従って、単に放電現象の回数や頻度を計測しても、故障時期を適切に予測することはできない。一方で、Ｘ線管故障予測装置３０は、放電現象のパターンに基づいて故障時期の予測を行なうことにより、製造ばらつきや放電の原因の影響を含めて、故障時期を精度良く予測することができる。また、Ｘ線管故障予測装置３０は、Ｘ線管の分析等によって放電現象の原因を特定する場合とは異なり、放電現象のパターンに基づいて、故障時期を容易に予測することができる。
【００９５】
なお、Ｘ線管故障予測装置３０は、放電現象に加えて、種々のイベントの影響を考慮して故障時期の予測を行なってもよい。例えば、Ｘ線管故障予測装置３０は、放電現象のパターンに加えて、Ｘ線管に対して実行された保守作業のパターンを用いて、故障時期の予測を行なってもよい。
【００９６】
ここで、Ｘ線管に対して実行される保守作業の例としては、シーズニング（Ｓｅａｓｏｎｉｎｇ）が挙げられる。シーズニングは、所定の条件下でＸ線を出力させることにより、Ｘ線管内のガスの状態を安定させる作業である。具体的には、シーズニングは、Ｘ線管内のターゲットから放出されたガスが放電現象を引き起こす場合があることに鑑みて、放出されたガスをターゲットやガラスバルブに再吸着させて、Ｘ線管内空間におけるガスの量を低減させる作業である。
【００９７】
シーズニングが実行された場合、Ｘ線管内空間におけるガスの量が低減され、放電現象は発生しにくくなる。従って、シーズニングが実行された場合、Ｘ線管の故障時期は一般に遅くなる。なお、Ｘ線管は、ガスを吸着させるためのゲッターを備える場合もある。この場合、ガスは、ターゲット、ガラスバルブ又はゲッターに吸着する。
【００９８】
例えば、取得機能３４１は、第２のログ情報として、Ｘ線管４１における放電現象が発生した通算出力回数と、Ｘ線管４１が故障した通算出力回数と、Ｘ線管４１に対してシーズニングが実行された通算出力回数とを含むログ情報を取得する。このような第２のログ情報は、図８に示すように、通算出力回数に対して、放電現象、故障及びシーズニングを対応付けた図として示すことができる。なお、図８は、第１の実施形態に係るログ情報の一例を示す図である。また、取得機能３４１は、第１のログ情報として、Ｘ線管１１１における放電現象が発生した通算出力回数と、Ｘ線管１１１に対してシーズニングが実行された通算出力回数とを含むログ情報を取得する。
【００９９】
次に、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、放電現象及びシーズニングのパターンがＸ線管１１１と類似するＸ線管を抽出する。次に、予測機能３４２は、抽出した複数のＸ線管を故障時期に応じて分類し、分類されたＸ線の度数に応じて通算出力回数ごとにＸ線管１１１の故障確率を算出することにより、Ｘ線管１１１の故障確率を予測する。即ち、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１と放電現象及びシーズニングのパターンが類似するＸ線管を抽出して、Ｘ線管１１１の故障確率を予測する。
【０１００】
或いは、予測機能３４２は、シーズニングによる放電現象の軽減効果を考慮して、複数の過去のＸ線管の中から、放電現象のパターンがＸ線管１１１と類似するＸ線管を抽出することとしてもよい。例えば、Ｘ線管１１１に対してシーズニングが行われていない場合において、過去にシーズニングが実行されたＸ線管と放電現象のパターンを比較すると、Ｘ線管１１１における放電現象の発生回数は相対的に多くなる場合が多い。従って、予測機能３４２は、過去にシーズニングが実行されたＸ線管における放電現象のパターンについてシーズニングによって減少した分の放電現象を加えた上で、放電現象のパターンがＸ線管１１１と類似するＸ線管を抽出する。一例を挙げると、予測機能３４２は、過去にシーズニングが実行されたＸ線管における放電現象のパターンについて、シーズニングの実行後における放電現象の発生回数を一律に「１．５倍」にした上で、放電現象のパターンがＸ線管１１１と類似するＸ線管を抽出する。次に、予測機能３４２は、抽出した複数のＸ線管を故障時期に応じて分類し、分類されたＸ線の度数に応じて通算出力回数ごとにＸ線管１１１の故障確率を算出することにより、Ｘ線管１１１の故障確率を予測する。即ち、予測機能３４２は、シーズニングの影響を考慮して、Ｘ線管１１１と放電現象のパターンが類似するＸ線管を抽出して、Ｘ線管１１１の故障確率を予測する。
【０１０１】
また、これまで、Ｘ線管１１１の故障時期として、通算出力回数を予測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、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１の故障時期として、Ｘ線管１１１が故障する日時や、通算スライス数を予測してもよい。
【０１０２】
例えば、取得機能３４１は、第２のログ情報として、過去のＸ線管において放電現象が発生した経過時間と、Ｘ線管が故障した経過時間とを含むログ情報を取得する。なお、経過時間とは、例えば、Ｘ線管の製造後の経過時間や使用開始後の経過時間等である。また、取得機能３４１は、第１のログ情報として、Ｘ線管１１１において放電現象が発生した経過時間を含むログ情報を取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、Ｘ線管１１１と過去のＸ線管との間で放電現象のパターンを比較することにより、Ｘ線管１１１が故障する日時を予測する。
【０１０３】
別の例を挙げると、取得機能３４１は、第２のログ情報として、過去のＸ線管において放電現象が発生した通算スライス数と、Ｘ線管が故障した通算スライス数とを含むログ情報を取得する。ここで、１スライスは、Ｘ線ＣＴ装置によるスキャンにおいて回転部が１回転することを意味する。即ち、通算スライス数は、回転部が１回転する分のＸ線照射をＸ線管が行なった回数である。また、取得機能３４１は、第１のログ情報として、Ｘ線管１１１において放電現象が発生した通算スライス数を含むログ情報を取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、Ｘ線管１１１と過去のＸ線管との間で放電現象のパターンを比較することにより、Ｘ線管１１１が故障する通算スライス数を予測する。
【０１０４】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、放電現象のパターンを比較し、複数の過去のＸ線管の中からＸ線管１１１と放電現象のパターンが類似するＸ線管を抽出することによって、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する場合について説明した。これに対して、第２の実施形態では、第２のログ情報に基づいて生成された学習済みモデルに対して放電現象のパターンを入力することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する場合について説明する。
【０１０５】
第２の実施形態に係る医用情報処理システム１は、図１に示した医用情報処理システム１と同様の構成を有する。また、第２の実施形態に係る医用情報処理システム１は、図９に示すように、Ｘ線管故障予測装置３０がモデル記憶回路３５を更に備えるとともに、処理回路３４がモデル生成機能３４４を更に実行する。なお、図９は、第２の実施形態に係るＸ線管故障予測装置３０の構成の一例を示すブロック図である。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１及び図２と同一の符号を付し、説明を省略する。
【０１０６】
モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、放電現象のパターンの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成する。また、モデル記憶回路３５は、モデル生成機能３４４が生成した学習済みモデルＭ１を記憶する。なお、モデル記憶回路３５は、例えば、ＲＡＭ、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。或いは、モデル記憶回路３５は、クラウドにより実現されることとしてもよい。
【０１０７】
以下、図１０を用いて、学習済みモデルＭ１の生成処理の一例について説明する。図１０は、第２の実施形態に係る学習済みモデルＭ１の生成処理について説明するための図である。例えば、モデル生成機能３４４は、まず、第２のログ情報から、放電現象のパターンと故障時期とをそれぞれ抽出する。例えば、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報から、放電現象のパターンとして、放電現象が発生した通算出力回数を取得する。また、例えば、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報から、故障時期として、Ｘ線管が故障した通算出力回数を取得する。
【０１０８】
次に、モデル生成機能３４４は、放電現象のパターンを入力側データ、故障時期を出力側データとして使用した機械学習を実行することにより、学習済みモデルＭ１を生成する。ここで、学習済みモデルＭ１は、例えば、ニューラルネットワーク（Neural  Network）により構成することができる。ニューラルネットワークとは、層状に並べた隣接層間が結合した構造を有し、情報が入力層側から出力層側に伝播するネットワークである。例えば、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを用いて、多層のニューラルネットワークについて深層学習（ディープラーニング）を実行することで、学習済みモデルＭ１を生成する。なお、多層のニューラルネットワークは、例えば、入力層と、複数の中間層（隠れ層）と、出力層とにより構成される。
【０１０９】
一例を挙げると、モデル生成機能３４４は、通算出力回数「３５００００」で故障したＸ線管４ｇについて、通算出力回数が「０−５０００」の間における放電現象のパターンを入力側データとしてニューラルネットワークに入力する。ここで、ニューラルネットワークにおいては、例えば、入力層側から出力層側に向かって一方向に隣接層間でのみ結合しながら情報が伝播し、出力層からは、Ｘ線管４ｇが故障する通算出力回数が出力される。そして、モデル生成機能３４４は、入力側データを入力した際にニューラルネットワークが好ましい結果を出力することができるよう、ニューラルネットワークのパラメータを調整する。例えば、モデル生成機能３４４は、出力側データとして入力した通算出力回数「３５００００」と、ニューラルネットワークが出力する通算出力回数との差が極小となるようにパラメータを調整する。
【０１１０】
同様に、モデル生成機能３４４は、Ｘ線管４ｇについて、通算出力回数が「０−１００００」の間における放電現象のパターンを入力側データとし、通算出力回数「３５００００」を出力側データとして使用して、ニューラルネットワークを学習させる。同様に、モデル生成機能３４４は、入力側データとして使用する通算出力回数の範囲を変更しながら、ニューラルネットワークを学習させる。これにより、モデル生成機能３４４は、放電現象のパターンの入力を受け付けて、Ｘ線管が故障する通算出力回数を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成する。また、モデル生成機能３４４は、生成した学習済みモデルＭ１をモデル記憶回路３５に記憶させる。
【０１１１】
なお、学習済みモデルＭ１がニューラルネットワークにより構成されるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、モデル生成機能３４４は、ニューラルネットワーク以外の機械学習手法により、学習済みモデルＭ１を生成してもよい。例えば、モデル生成機能３４４は、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）等のデータの分類を行なう機械学習手法によって、学習済みモデルＭ１を生成してもよい。
【０１１２】
上述したように、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づいて学習済みモデルＭ１を生成する。次に、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１の放電現象を含む第１のログ情報を取得する。次に、予測機能３４２は、第１のログ情報から放電現象のパターンを取得する。例えば、予測機能３４２は、第１のログ情報から、放電現象のパターンとして、Ｘ線管１１１における放電現象が発生した通算出力回数を取得する。
【０１１３】
次に、予測機能３４２は、図１１に示すように、学習済みモデルＭ１に対して、第１のログ情報に含まれる放電現象のパターンを入力する。なお、図１１は、第２の実施形態に係る学習済みモデルＭ１の使用例を示す図である。図１１に示すように、学習済みモデルＭ１は、放電現象のパターンの入力を受け付けて、Ｘ線管１１１の故障時期を出力する。
即ち、予測機能３４２は、学習済みモデルＭ１に対して放電現象のパターンを入力することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。
【０１１４】
なお、図１０及び図１１においては、学習済みモデルＭ１の入力側データが放電現象のパターンであるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、学習済みモデルＭ１の入力側データは、放電現象のパターンに加えて、保守作業のパターンを含んでもよい。
【０１１５】
例えば、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に含まれる放電現象及びシーズニングのパターンを入力側データとして使用して、学習済みモデルＭ１を生成してもよい。この場合、予測機能３４２は、学習済みモデルＭ１に対して、第１のログ情報に含まれる放電現象及びシーズニングのパターンを入力することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。
【０１１６】
その他、学習済みモデルＭ１の入力側データとしては、種々の情報が使用可能である。例えば、第２のログ情報には、図１２に示すように、「日時」、「イベント」、「管電圧値」、「管電流値」、「焦点サイズ」、「通算出力回数」といった各項目の情報を含めることができる。そして、モデル生成機能３４４は、これら各項目の情報を入力側データとして使用して、学習済みモデルＭ１を生成することとしてもよい。なお、図１２は、第２の実施形態に係る学習データの一例を示す図である。
【０１１７】
なお、図１２に示す「管電圧値」、「管電流値」及び「焦点サイズ」は、Ｘ線条件の一例である。「管電圧値」については、一般に、値が大きいほど放電現象が発生しやすい。また、「管電流値」については、一般に、値が大きいほどターゲットの温度が上昇しやすい。即ち、「管電流値」が大きいほど、ターゲットからのガスの放出量が増加し、後に放電現象が発生しやすくなる。また、「焦点サイズ」については、一般に、サイズが小さいほどターゲットの温度が上昇しやすい。即ち、「焦点サイズ」が小さいほど、ターゲットからのガスの放出量が増加し、後に放電現象が発生しやすくなる。なお、多くの場合、「焦点サイズ」が小さいときには、「管電流値」は小さい値に設定される。
【０１１８】
図１２は、例えば、「２０１８／１／２２」に、管電圧値「１２０ｋＶ」、管電流値「１００ｍＡ」、焦点サイズ「Ｌ（Ｌａｒｇｅ）」のＸ線条件で、通算出力回数「７１５００」の出力を行なったところ、放電現象Ｄ１が発生したことを示す。また、図１２は、「２０１８／１／３０」に、管電圧値「１２０ｋＶ」、管電流値「３０ｍＡ」、焦点サイズ「Ｓ（Ｓｍａｌｌ）」のＸ線条件で、通算出力回数「７５５００」の出力を行なったところ、放電現象Ｄ２が発生したことを示す。同様に、図１２は、放電現象Ｄ３〜Ｄ１１が発生したことを示す。また、図１２は、通算出力回数「２９２５００」において放電現象の発生頻度が閾値を超え、Ｘ線管の故障Ｂ１を生じたことを示す。
【０１１９】
例えば、モデル生成機能３４４は、図１２に示した通算出力回数を、放電現象のパターンとして取得する。次に、モデル生成機能３４４は、放電現象のパターンに加えて、「日時」、「管電圧値」、「管電流値」、「焦点サイズ」の各項目の情報を入力側データとして使用し、Ｘ線管の故障Ｂ１が生じた通算出力回数「２９２５００」を出力側データとして使用して、学習済みモデルＭ１を生成する。この場合、予測機能３４２は、学習済みモデルＭ１に対して、第１のログ情報に含まれる放電現象のパターンと、「日時」、「管電圧値」、「管電流値」、「焦点サイズ」の各項目の情報と入力することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。なお、図１２においては、放電現象が発生した時のデータのみを示したが、モデル生成機能３４４は、放電現象が生じなかった時のデータを更に使用して、学習済みモデルＭ１を生成することとしてもよい。
【０１２０】
また、これまで、放電現象のパターンや保守作業のパターンが、通算出力回数や日時、通算スライス数といった数値データであ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、モデル生成機能３４４は、図３に示したように通算出力回数に対して放電現象及び故障を対応付けた図を、放電現象のパターンとして取得してもよい。即ち、モデル生成機能３４４は、放電現象のパターンとして、放電現象のパターンを示す画像データを取得してもよい。この場合、モデル生成機能３４４は、放電現象のパターンを示す画像データを入力側データとして使用し、Ｘ線管の故障が生じた通算出力回数を出力側データとして使用して、学習済みモデルＭ１を生成する。また、予測機能３４２は、第１のログ情報に基づいて、通算出力回数に対して放電現象を対応付けた画像データを生成し、生成した画像データを学習済みモデルＭ１に対し入力することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。
【０１２１】
また、これまで、モデル生成機能３４４が学習済みモデルＭ１の生成を行なう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、Ｘ線管故障予測装置３０と異なる外部装置が、学習済みモデルＭ１の生成を行なうこととしてもよい。この場合、取得機能３４１は、外部装置から学習済みモデルＭ１を取得して、モデル記憶回路３５に記憶させることができる。なお、外部装置が学習済みモデルＭ１を生成する場合、取得機能３４１は、第２のログ情報を取得しなくてもよい。また、外部装置が学習済みモデルＭ１を生成する場合、処理回路３４はモデル生成機能３４４を有さなくてもよい。
【０１２２】
（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。
【０１２３】
上述した実施形態では、Ｘ線管の故障に関するイベントの例として、放電現象について説明した。即ち、上述した実施形態では、放電現象に起因してＸ線管が故障する時期を予測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い。
【０１２４】
放電現象以外のＸ線管の故障に関するイベントの例としては、例えば、Ｘ線管のフィラメントの異常、Ｘ線管のターゲットの回転に関する異常、Ｘ線管に関する冷却系統の異常、Ｘ線の照射時におけるＸ線焦点の異常、Ｘ線管に印加される管電圧値の異常、Ｘ線管を流れる管電流値の異常などが挙げられる。上述した実施形態は、これらのイベントについても同様に適用が可能である。
【０１２５】
ここで、フィラメントの異常とは、例えば、フィラメントからの熱電子の放出（エミッション）の異常である。具体的には、フィラメントは、使用を重ねることで次第に細り、エミッションの特性が変化する場合がある。そして、エミッションの特性が許容できない程度まで変化してしまった場合には、Ｘ線管の故障となる。フィラメントの異常については、例えば、フィラメントを加熱するためのフィラメント電流を制御するフィラメント制御回路において検出し、記録することができる。なお、フィラメント制御回路は、例えば、Ｘ線高電圧装置に含まれる。
【０１２６】
例えば、取得機能３４１は、フィラメントの異常の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、フィラメントの異常及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。また、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１のログ情報であって、フィラメントの異常を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１とフィラメントの異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、フィラメントの異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１２７】
或いは、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、フィラメントの異常のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ２を生成する。なお、学習済みモデルＭ１と同様、学習済みモデルＭ２の生成は外部装置が行うこととしてもよい。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報に含まれる、フィラメントの異常のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ２に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、フィラメントの異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１２８】
また、ターゲットの回転に関する異常とは、例えば、ターゲットを回転可能に支持するベアリングや、ターゲットを回転させるための回転磁界を発生させるステータコイルの異常である。例えば、ベアリングは、ターゲットの回転時において摩耗する。そして、ベアリングがターゲットを適切に回転させることができない程度まで摩耗した場合には、Ｘ線管の故障となる。なお、Ｘ線管に使用されるベアリングは、Ｘ線管内を真空状態に維持する必要性から潤滑油を使用することができず、比較的消耗しやすい。ターゲットの回転に関する異常については、例えば、ステータコイルの動作を制御する制御回路において検出し、記録することができる。或いは、ターゲットの回転に関する異常については、振動や音を感じたユーザからの入力操作を受け付けることにより、記録することができる。
【０１２９】
例えば、取得機能３４１は、ターゲットの回転に関する異常の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、ターゲットの回転に関する異常及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。また、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１のログ情報であって、ターゲットの回転に関する異常を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１とターゲットの回転に関する異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、ターゲットの回転に関する異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１３０】
或いは、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、ターゲットの回転に関する異常のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ３を生成する。なお、学習済みモデルＭ１と同様、学習済みモデルＭ３の生成は外部装置が行うこととしてもよい。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報に含まれる、ターゲットの回転に関する異常のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ３に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、ターゲットの回転に関する異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１３１】
また、Ｘ線管に関する冷却系統の異常とは、例えば、Ｘ線管の冷却に使用される冷却液を循環させるとともに冷却する冷却装置の異常である。なお、冷却液とは、例えば、水やオイル等である。例えば、冷却液は、Ｘ線管を覆うハウジングの内部を満たし、Ｘ線管全体を冷却する。また、例えば、冷却液は、ターゲットの中に設けられた空洞を流れて、ターゲットを冷却する。冷却装置は、例えば、ポンプとラジエターを含み、Ｘ線管を冷却することで温度が上昇した冷却液を冷却するとともに、冷却後の冷却液をＸ線管に再供給する。冷却系統の異常については、例えば、冷却装置において検出し、記録することができる。
【０１３２】
例えば、取得機能３４１は、冷却系統の異常の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、冷却系統の異常及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。また、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１のログ情報であって、冷却系統の異常を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１と冷却系統の異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、冷却系統の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１３３】
或いは、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、冷却系統の異常のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ４を生成する。なお、学習済みモデルＭ１と同様、学習済みモデルＭ４の生成は外部装置が行うこととしてもよい。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報に含まれる、冷却系統の異常のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ４に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、冷却系統の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１３４】
なお、Ｘ線管１１１によっては、Ｘ線管１１１と冷却装置とを一体として交換する必要がある場合と、Ｘ線管１１１を交換することなく冷却装置のみを交換可能な場合とがある。そこで、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１と冷却装置とを一体として交換する必要があるか否かの判定を更に行なってもよい。そして、予測機能３４２は、Ｘ線管１１１と冷却装置とを一体として交換する必要があると判定した場合に、冷却系統の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測を行なうこととしてもよい。
【０１３５】
また、Ｘ線の照射時におけるＸ線焦点の異常とは、例えば、フィラメントとターゲットとの間の電界の制御に関する異常である。例えば、Ｘ線管は、グリッドと、グリッドに電圧を印加することでフィラメントとターゲットとの間の電界を制御するグリッド制御回路とを備える。そして、フィラメントとターゲットとの間に適切な電界を発生させることにより、フィラメントから放出された熱電子をターゲット上の所定の位置に衝突させ、Ｘ線焦点を制御することができる。一方で、電界の制御に異常が生じた場合には、Ｘ線焦点の異常となる。Ｘ線焦点の異常については、例えば、グリッド制御回路において検出し、記録することができる。
【０１３６】
例えば、取得機能３４１は、Ｘ線焦点の異常の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、Ｘ線焦点の異常及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。また、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１のログ情報であって、Ｘ線焦点の異常を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１とＸ線焦点の異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、Ｘ線焦点の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１３７】
或いは、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、Ｘ線焦点の異常のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ５を生成する。なお、学習済みモデルＭ１と同様、学習済みモデルＭ５の生成は外部装置が行うこととしてもよい。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報に含まれる、Ｘ線焦点の異常のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ５に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、Ｘ線焦点の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１３８】
また、Ｘ線管に印加される管電圧値の異常とは、例えば、Ｘ線管に印加された管電圧値と、管電圧値の設定値との差が閾値より大きくなることである。また、Ｘ線管を流れる管電流値の異常とは、例えば、Ｘ線管を流れた管電流値と、管電流値の設定値との差が閾値より大きくなることである。Ｘ線管に印加される管電圧値の異常、及び、Ｘ線管を流れる管電流値の異常については、例えば、Ｘ線管に高電圧を供給するＸ線高電圧装置において検出し、記録することができる。
【０１３９】
例えば、取得機能３４１は、管電圧値の異常の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、管電圧値の異常及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。また、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１のログ情報であって、管電圧値の異常を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１と管電圧値の異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、管電圧値の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１４０】
或いは、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、管電圧値の異常のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ６を生成する。なお、学習済みモデルＭ１と同様、学習済みモデルＭ６の生成は外部装置が行うこととしてもよい。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報に含まれる、管電圧値の異常のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ６に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、管電圧値の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１４１】
また、例えば、取得機能３４１は、管電流値の異常の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、管電流値の異常及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。また、取得機能３４１は、Ｘ線管１１１のログ情報であって、管電流値の異常を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１と管電流値の異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、管電流値の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１４２】
或いは、モデル生成機能３４４は、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、管電流値の異常のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ７を生成する。なお、学習済みモデルＭ１と同様、学習済みモデルＭ７の生成は外部装置が行うこととしてもよい。そして、予測機能３４２は、第１のログ情報に含まれる、管電流値の異常のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ６に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。即ち、予測機能３４２は、管電流値の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期を予測する。
【０１４３】
また、制御機能３４３は、予測機能３４２による故障時期の予測結果をディスプレイ３２に表示させる。ここで、制御機能３４３は、放電現象に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果や、フィラメントの異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果、ターゲットの回転に関する異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果、冷却系統の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果、Ｘ線焦点の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果、管電圧値の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果、管電流値の異常に起因してＸ線管１１１が故障する時期の予測結果といった複数の予測結果をそれぞれ表示させてもよいし、複数の予測結果を統合して表示させてもよい。例えば、予測機能３４２は、時期ごとに故障確率を算出することにより、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。そして、制御機能３４３は、複数の予測結果について、時期ごとに算出された故障確率を合算してディスプレイ３２に表示させる。或いは、制御機能３４３は、予測機能３４２による故障時期の予測結果をＸ線ＣＴ装置１０に対して送信してもよい。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１０における制御機能１４４ｄは、予測機能３４２による複数の予測結果をディスプレイ１４２に表示させる。
【０１４４】
また、上述した実施形態では、Ｘ線管の故障時期が、そのＸ線管の故障に関するイベントの発生頻度が閾値を超えた時期であ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、Ｘ線管の故障時期は、そのＸ線管が交換された時期であってもよい。即ち、Ｘ線管の故障時期は、故障に関するイベントの発生頻度が閾値を超えているか否かに関わらず、ユーザが判断するものであってもよい。この場合、予測機能３４２は、故障に関するイベントがどのようなパターンで発生するとユーザが故障と判断するかを含めて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測することができる。
【０１４５】
また、上述した実施形態では、Ｘ線管故障予測装置３０における処理回路３４が、取得機能３４１及び予測機能３４２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い。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０における処理回路１４４が、取得機能３４１及び予測機能３４２に対応する機能を実行する場合であってもよい。即ち、Ｘ線ＣＴ装置１０におけるＸ線管の故障時期を、Ｘ線ＣＴ装置１０が予測する場合であってもよい。
【０１４６】
例えば、処理回路１４４は、図１３に示すように、システム制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、生成機能１４４ｃ及び制御機能１４４ｄに加えて、取得機能１４４ｅ及び予測機能１４４ｆを更に実行する。ここで、取得機能１４４ｅは、取得機能３４１に対応した機能である。また、予測機能１４４ｆは、予測機能３４２に対応した機能である。なお、図１３は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。
【０１４７】
例えば、取得機能１４４ｅは、放電現象の発生頻度が閾値を超えたことにより故障した過去のＸ線管のログ情報であって、放電現象及び故障時期を含むログ情報を、第２のログ情報として取得する。ここで、取得機能１４４ｅは、第２のログ情報として、Ｘ線ＣＴ装置１０において使用されたＸ線管のログ情報のみならず、Ｘ線ＣＴ装置１０とは異なる他のＸ線ＣＴ装置において使用されたＸ線管のログ情報を取得してもよい。また、取得機能１４４ｅは、Ｘ線管１１１のログ情報であって、放電現象を含むログ情報を、第１のログ情報として取得する。そして、予測機能１４４ｆは、第１のログ情報と第２のログ情報とに基づいて、複数の過去のＸ線管の中から、Ｘ線管１１１とフィラメントの異常のパターンが類似する過去のＸ線管を抽出し、抽出したＸ線管の故障時期に基づいて、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。
【０１４８】
或いは、予測機能１４４ｆは、第２のログ情報に基づく学習データを使用して生成された学習済みモデルを使用して、Ｘ線管１１１の故障時期を予測してもよい。例えば、図１３に示すように、処理回路１４４は、モデル生成機能１４４ｇを更に実行する。モデル生成機能１４４ｇは、第２のログ情報に基づく学習データを使用して、放電現象のパターンを含むデータの入力を受け付けてＸ線管の故障時期を出力するよう機能付けられた学習済みモデルＭ１を生成し、モデル記憶回路１４５に記憶させる。そして、予測機能１４４ｆは、第１のログ情報に含まれる、放電現象のパターンを含むデータを学習済みモデルＭ１に対して入力することで、Ｘ線管１１１の故障時期を予測する。なお、学習済みモデルＭ１については、モデル記憶回路１４５が生成するのではなく、外部装置において生成された学習済みモデルＭ１を取得機能１４４ｅが取得することとしても構わない。
【０１４９】
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。
【０１５０】
また、上述した実施形態で説明した予測方法は、予め用意された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。
【０１５１】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、被ばく量を低減しつつ、画像再構成を適切に実行することができる。
【０１５２】
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、変更を行なうことができる。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】
【０１５３】
１  医用情報処理システム
１０  Ｘ線ＣＴ装置
１４４  処理回路
１４４ａ  システム制御機能
１４４ｂ  前処理機能
１４４ｃ  生成機能
１４４ｄ  制御機能
１４４ｅ  取得機能
１４４ｆ  予測機能
１４４ｇ  モデル生成機能
１４５  モデル記憶回路
２０  画像保管装置
３０  Ｘ線管故障予測装置
３４  処理回路
３４１  取得機能
３４２  予測機能
３４３  制御機能
３４４  モデル生成機能
３５  モデル記憶回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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