(57)【要約】【課題】放射線治療において放射線を照射中に起こった不測の事態を自動検知することができる医用画像処理装置、治療システム、および医用画像処理プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、第１画像取得部と、第２画像取得部と、特徴処理部と、算出部と、判定部とを持つ。第１画像取得部は、複数の時刻に撮像装置によって撮像された被検体の複数の第１画像を取得する。第２画像取得部は、前記第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された前記被検体の第２画像を取得する。特徴処理部は、前記複数の第１画像から前記被検体の第１特徴の複数の位置を求め、前記第２画像から前記被検体内の前記第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める。算出部は、前記第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める。判定部は、前記第２特徴の位置が前記第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する。【選択図】図１
2018029852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時刻に撮像装置によって撮像された被検体の複数の第１画像を取得する第１画像取得部と、
前記第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された前記被検体の第２画像を取得する第２画像取得部と、
前記複数の第１画像から前記被検体の第１特徴の複数の位置を求め、前記第２画像から前記被検体内の前記第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める特徴処理部と、
前記第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める算出部と、
前記第２特徴の位置が前記第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する判定部と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴処理部は、
特徴被写体を抽出するための特徴抽出パラメータを計算し、前記特徴抽出パラメータに従って抽出した前記特徴被写体の位置を表す情報を前記第１特徴として出力する第１特徴抽出部と、
前記特徴抽出パラメータに基づいて前記特徴被写体を抽出し、前記第１特徴に対応する前記特徴被写体の位置を表す情報を前記第２特徴として出力する第２特徴計算部と、
を備える、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記第１閉空間に含まれる第２閉空間内に前記第２特徴があるか否かを判定した結果に基づく前記判定信号を出力する、
請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１特徴の前記複数の位置を２以上に分類することに依り前記第１閉空間から前記第２閉空間を設定する分類部をさらに備える、
請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第１特徴抽出部は、
複数の前記特徴抽出パラメータを計算し、それぞれの前記特徴抽出パラメータに対応する複数の前記第１特徴を出力し、
複数の前記第１特徴のそれぞれが表す前記特徴被写体の位置の分布に基づいて、前記第２特徴計算部が前記特徴被写体を抽出するために用いる前記特徴抽出パラメータと、前記算出部が前記第１閉空間を定めるために用いる前記第１特徴とを選択する選択部をさらに備える、
請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第２画像を表示し、前記第２画像の表示上に前記第１閉空間の範囲を重畳して表示する、
請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記判定信号は、
治療装置を制御する制御部へ送信される、
請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記第１特徴は、
前記被検体内のマーカーである、
請求項２から請求項７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記特徴抽出パラメータは、
前記第１画像および前記第２画像に撮影された前記被検体内の前記特徴被写体を含む部分画像領域を指定するための関心領域の画像である、
請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の医用画像処理装置と、
前記被検体に治療ビームを照射する照射部と、前記第１画像および前記第２画像を撮影する前記撮像装置とを具備した治療装置と、
前記判定信号に基づいて、前記照射部による前記治療ビームの照射を制御する制御部と、
を備える治療システム。
【請求項１１】
前記判定部が判定した結果を表示する表示部をさらに備える、
請求項１０に記載の治療システム。
【請求項１２】
コンピュータを、
複数の時刻に撮像装置によって撮像された被検体の複数の第１画像を取得する第１画像取得部と、
前記第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された前記被検体の第２画像を取得する第２画像取得部と、
前記複数の第１画像から前記被検体の第１特徴の複数の位置を求め、前記第２画像から前記被検体内の前記第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める特徴処理部と、
前記第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める算出部と、
前記第２特徴の位置が前記第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する判定部と、
を備える医用画像処理装置として機能させるための医用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、治療システム、および医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線治療は、放射線を患者の体内にある病巣に対して照射することによって、その病巣を破壊する治療方法である。このとき、放射線は、病巣の位置に正確に照射する必要がある。これは、患者の体内の正常な組織に放射線を照射してしまうと、その正常な組織までも破壊してしまうことになるからである。そのため、放射線治療を行う際には、まず、治療計画の段階において、予めコンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＴ）を行って患者の体内にある病巣の位置を３次元的に把握する。そして、把握した病巣の位置に基づいて、正常な組織への照射を少なくするように、放射線を照射する際の方向や照射する放射線の強度を計画する。その後、治療の段階において、治療計画の段階の患者の位置に合うように患者を配置し、治療計画の段階で計画した照射方向や照射強度に従って放射線を病巣に照射する。
【０００３】
治療段階における患者の位置合わせでは、治療を開始する直前に患者を寝台に寝かせた状態で撮影した患者の体内の透視画像と、治療計画のときに撮影した３次元のＣＴ画像から仮想的に透視画像を再構成したデジタル再構成Ｘ線写真（Ｄｉｇｉｔａｌｌｙ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ：ＤＲＲ）画像との画像照合を行って、それぞれの画像の間での患者の位置のずれを求める。そして、求めたずれに基づいて寝台を移動させることによって、患者の体内の病巣や骨などの位置を治療計画のときのそれらと合わせる。
【０００４】
患者の位置のずれは、透視画像と最も類似するＤＲＲ画像が再構成されるように、ＣＴ画像中の位置を探索することによって求める。患者の位置の探索をコンピュータによって自動化する方法は多数提案されている。自動で探索した結果を利用者（医師など）が透視画像とＤＲＲ画像とを見比べることによって確認し、この確認が取れ次第、放射線の照射を行う。
【０００５】
しかし、患者の体内の病巣は、肺や肝臓など、患者の呼吸や心拍の動きによって移動してしまう器官にある場合もある。この場合、放射線の照射中にも病巣の位置を特定しなければならない。病巣の位置を特定する方法として、放射線の照射中にも患者の透視動画を撮影し、透視画像に基づいて患者の体内の病巣を追跡する方法がある。また、患者の体内の病巣が透視画像に鮮明に写らない場合などにおいては、患者の体内に留置しておいたマーカーを追跡することによって、間接的に病巣の位置を特定する方法もある。そして、放射線を照射する方法としては、病巣の位置を追尾して照射する追尾照射や、病巣が治療計画のときの位置に来たときに照射する待ち伏せ照射などがある。
【０００６】
しかしながら、放射線の照射中に患者の状態が急変したり、患者が咳やくしゃみをしたりする可能性がある。その他にも、患者の体内の病巣の追跡を失敗する要因は複数考えられる。そして、放射線の照射中にこのような不測の事態が起きたときには、治療を即座に中断しなければならない。そこで、放射線の照射中に不測の事態が起きたことを瞬時に検知する異常検知が、治療を安全に行うために必要である。
【０００７】
放射線の照射中に起きた不測の事態を検知する異常検知の方法の一例として、例えば、特許文献１に開示されている方法がある。特許文献１に開示されている方法では、患者の呼吸と連動して動く腹部の伸縮を監視（モニタリング）し、正常な呼吸のときの腹部の伸縮の動きに対して逸脱した動きを異常として判定する。しかしながら、特許文献１に開示されている方法では、患者の体内の様子をモニタリングしているわけではない。このため、特許文献１に開示されている方法では、例えば、治療中の心拍の変動や、腸内のガスの位置が移動するなどによる病巣の位置の変化を捉えることができない。このように、特許文献１に開示されている方法では、異常検知の信頼性が十分でない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第５９２５２３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、放射線治療において放射線を照射中に起こった不測の事態を自動検知することができる医用画像処理装置、治療システム、および医用画像処理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】
【００１０】
実施形態の医用画像処理装置は、第１画像取得部と、第２画像取得部と、特徴処理部と、算出部と、判定部とを持つ。第１画像取得部は、複数の時刻に撮像装置によって撮像された被検体の複数の第１画像を取得する。第２画像取得部は、前記第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された前記被検体の第２画像を取得する。特徴処理部は、前記複数の第１画像から前記被検体の第１特徴の複数の位置を求め、前記第２画像から前記被検体内の前記第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める。算出部は、前記第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める。判定部は、前記第２特徴の位置が前記第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムの概略構成を示したブロック図。
【図２】第１の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示したブロック図。
【図３】第１の実施形態の医用画像処理装置における状態検知処理の流れを示したフローチャート。
【図４】第１の実施形態の医用画像処理装置における処理で用いる患者の体内に留置されたマーカーの一例を説明する図。
【図５】第２の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示したブロック図。
【図６】第３の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示したブロック図。
【図７】第４の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示したブロック図。
【図８】第５の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示したブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態の医用画像処理装置、治療システム、および医用画像処理プログラムを、図面を参照して説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムの概略構成を示したブロック図である。図１に示した治療システム１は、医用画像処理装置１００と、治療装置１０とを備える。
【００１４】
まず、治療システム１を構成する治療装置１０について説明する。治療装置１０は、治療台１１と、２つの放射線源１２（放射線源１２−１および放射線源１２−２）と、２つの放射線検出器１３（放射線検出器１３−１および放射線検出器１３−２）と、治療ビーム照射門１４とを備える。
【００１５】
なお、図１に示したそれぞれの符号に続いて付与した「−」とそれに続く数字は、対応関係を識別するためのものである。例えば、治療装置１０における放射線源１２と放射線検出器１３との対応関係では、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１とが対応して１つの組となっていることを示し、放射線源１２−２と放射線検出器１３−２とが対応してもう１つの組となっていることを示している。つまり、以下の説明においては、それぞれの符号に続いて付与した「−」とそれに続く数字が同じもの同士が対応していることを表している。なお、以下の説明において複数ある同じ構成要素を区別せずに表す場合には、「−」とそれに続く数字を示さずに表す。
【００１６】
治療台１１は、放射線による治療を受ける被検体（患者）Ｐを固定する寝台である。
【００１７】
放射線源１２−１は、患者Ｐの体内を透視するための放射線ｒ−１を予め定めた角度から照射する。放射線源１２−２は、患者Ｐの体内を透視するための放射線ｒ−２を、放射線源１２−１と異なる予め定めた角度から照射する。放射線ｒ−１および放射線ｒ−２は、例えば、Ｘ線である。図１においては、治療台１１上に固定された患者Ｐに対して、２方向からＸ線撮影を行う場合を示している。なお、図１においては、放射線源１２による放射線ｒの照射を制御する制御部の図示は省略している。
【００１８】
放射線検出器１３−１は、放射線源１２−１から照射されて患者Ｐの体内を通過して到達した放射線ｒ−１を検出し、検出した放射線ｒ−１のエネルギーの大きさに応じた患者Ｐの体内の透視画像を生成する。放射線検出器１３−２は、放射線源１２−２から照射されて患者Ｐの体内を通過して到達した放射線ｒ−２を検出し、検出した放射線ｒ−２のエネルギーの大きさに応じた患者Ｐの体内の透視画像を生成する。放射線検出器１３は、２次元のアレイ状に検出器が配置され、それぞれの検出器に到達した放射線ｒのエネルギーの大きさをデジタル値で表したデジタル画像を、透視画像として生成する。放射線検出器１３は、例えば、フラット・パネル・ディテクタ（Ｆｌａｔ  Ｐａｎｅｌ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ：ＦＰＤ）や、イメージインテンシファイアや、カラーイメージインテンシファイアである。放射線検出器１３は、生成した透視画像を医用画像処理装置１００に出力する。なお、図１においては、放射線検出器１３による透視画像の生成を制御する制御部の図示は省略している。
【００１９】
治療装置１０では、放射線源１２と放射線検出器１３との組によって治療システム１における撮像装置を構成している。
【００２０】
なお、図１においては、２組の放射線源１２と放射線検出器１３、つまり、２つの撮像装置を備える治療装置１０の構成を示した。しかし、治療装置１０に備える撮像装置の数は、図１に示したように２つの撮像装置を備えた構成、つまり、放射線源１２と放射線検出器１３との組を２組備えた構成に限定されるのではない。例えば、治療装置１０は、３つ以上の撮像装置（３組以上の放射線源１２と放射線検出器１３との組）を備える構成であってもよい。また、治療装置１０は、１つの撮像装置（１組の放射線源１２と放射線検出器１３との組）を備える構成であってもよい。
【００２１】
治療ビーム照射門１４は、患者Ｐの体内の病巣を破壊するための放射線を治療ビームＢとして照射する。治療ビームＢは、例えば、Ｘ線、γ線、電子線、陽子線、中性子線、重粒子線などである。なお、図１においては、治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射を制御する制御部の図示は省略している。
【００２２】
なお、図１においては、１つの治療ビーム照射門１４を備える治療装置１０構成を示した。しかし、治療装置１０は、治療ビーム照射門１４を１つのみ備えた構成に限定されるのではなく、複数の治療ビーム照射門を備える構成であってもよい。例えば、図１では、患者Ｐに垂直方向から治療ビームＢを照射する治療ビーム照射門１４を備えている治療装置１０の構成を示したが、患者Ｐに水平方向から治療ビームを照射する治療ビーム照射門をさらに備えている治療装置を含んで治療システム１を構成にしてもよい。
【００２３】
医用画像処理装置１００は、放射線検出器１３−１および放射線検出器１３−２から出力された透視画像に基づいて、放射線治療において治療を行う患者Ｐの体内の病巣を追跡する。医用画像処理装置１００における病巣の追跡は、治療計画の段階など、放射線治療を行う前に撮影した患者Ｐの透視画像と、現在の患者Ｐの透視画像とに基づいて行われる。
【００２４】
そして、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの体内の病巣を追跡した結果に基づいて、放射線治療において病巣に治療ビームＢを照射するタイミングを自動で検知する。また、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの体内の病巣を追跡した結果に基づいて、治療中、体内の病巣を追跡しているときに起こった不測の事態を自動で検知する。医用画像処理装置１００における治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態の検知は、放射線治療を行う前に撮影した患者Ｐの透視画像に含まれる病巣の位置と、現在の患者Ｐの透視画像に含まれる病巣の位置との変化を判定することによって行われる。医用画像処理装置１００は、検知した治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態の情報を出力する。なお、不測の事態とは、例えば、患者Ｐの咳やくしゃみ、患者Ｐの入眠や寝ている間の無呼吸症候群の発生、患者Ｐの容態の急変などである。また、不測の事態には、治療システム１のシステム異常も含まれる。
【００２５】
なお、医用画像処理装置１００と治療装置１０に備えた放射線検出器１３とは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって接続されてもよい。
【００２６】
以下、治療システム１を構成する医用画像処理装置１００の構成について説明する。図２は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００の概略構成を示したブロック図である。図２に示した医用画像処理装置１００は、第１画像取得部１０１と、第２画像取得部１０２と、特徴処理部１０３と、学習部１０４と、判定部１０５とを備える。また、特徴処理部１０３は、第１特徴抽出部１０３１と、第２特徴計算部１０３２とを備える。
【００２７】
第１画像取得部１０１は、治療前の患者Ｐに関する複数の第１画像を取得する。第１画像取得部１０１は、取得した複数の第１画像を特徴処理部１０３に出力する。ここで、第１画像は、放射線治療を行う際の治療計画の段階において用いられた画像に基づいた画像である。治療計画の段階では、患者Ｐの体内の正常な組織への治療ビームＢの照射が少なくするように、治療ビームＢを照射する方向や強度が計画される。一例として、第１画像は、治療計画のときに撮影した３次元のコンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＴ）画像から仮想的に透視画像を再構成したデジタル再構成Ｘ線写真（Ｄｉｇｉｔａｌｌｙ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ：ＤＲＲ）画像である。また、第１画像は、患者Ｐを位置合わせした後の治療を開始する直前（治療ビーム照射門１４が治療ビームＢを照射していない状態）に、放射線検出器１３が、放射線源１２が照射した放射線ｒに応じて生成した透視画像であってもよい。なお、第１画像取得部１０１は、治療装置１０に備えた放射線検出器１３と接続するためのインターフェースを含んでもよい。
【００２８】
第２画像取得部１０２は、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像を取得する。第２画像取得部１０２は、取得した第２画像を特徴処理部１０３に出力する。ここで、第２画像は、治療中に患者Ｐを治療台１１に寝かせた状態で、予め定めた時間間隔ごとに撮影されている患者Ｐの体内の透視画像である。つまり、第２画像は、治療中（治療ビーム照射門１４が治療ビームＢを照射している状態であっても治療ビームＢを照射していない状態であってもよい）に、放射線検出器１３が、放射線源１２が照射した放射線ｒに応じて生成した透視画像である。なお、第２画像取得部１０２は、治療装置１０に備えた放射線検出器１３と接続するためのインターフェースを含んでもよい。
【００２９】
特徴処理部１０３は、第１画像取得部１０１から出力された複数の第１画像と、第２画像取得部１０２から出力された第２画像とに基づいて、それぞれの画像に撮影された特徴被写体（第１画像の第１特徴および第１特徴と対応する第２画像の第２特徴）を抽出する。特徴被写体とは、患者Ｐの体内にある病巣、患者Ｐの体内にある病巣の位置を特定するための身体の特徴的な部位、あるいは患者Ｐの体内に埋め込まれたマーカーなどを指す。特徴処理部１０３は、抽出した病巣の位置を表す情報を、学習部１０４および判定部１０５に出力する。
【００３０】
第１特徴抽出部１０３１は、第１画像取得部１０１から出力された患者Ｐの第１画像から、特徴被写体の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算し、計算した特徴抽出パラメータを第２特徴計算部１０３２に出力する。特徴被写体は、例えば病巣、マーカーや被検体の一部などである。また、第１特徴抽出部１０３１は、計算した特徴抽出パラメータに従って、第１画像に撮影された特徴被写体の位置を抽出し、抽出した特徴被写体の位置を表す情報を、第１特徴として学習部１０４に出力する。
【００３１】
第２特徴計算部１０３２は、第１特徴抽出部１０３１から出力された特徴抽出パラメータに基づいて、第２画像取得部１０２から出力された患者Ｐの第２画像から特徴被写体を抽出する。第２特徴計算部１０３２は、抽出した特徴被写体に基づいて第１特徴が表す特徴被写体の位置に対応する現在の特徴被写体の位置を計算し、計算した特徴被写体の位置を表す情報を、第２特徴として判定部１０５に出力する。
【００３２】
学習部（算出部）１０４は、特徴処理部１０３に備えた第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴に基づいて、複数時刻における特徴被写体の位置の変化を学習する。すなわち、学習部１０４は、患者Ｐの呼吸や心拍の動きによって移動する特徴被写体の位置の３次元的な分布を学習する。そして、学習部１０４は、学習した特徴被写体の位置の分布に基づいて、複数の第１画像から得られた複数の特徴被写体の位置の分布を包含する閉空間を定める。この閉空間は、特徴被写体が移動することが予想される範囲を表している。学習部１０４は、定めた閉空間の情報を判定部１０５に出力する。
【００３３】
判定部１０５は、学習部１０４から出力された閉空間の情報と、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２から出力された第２特徴とに基づいて、第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定する。例えば、判定部１０５は、特徴被写体が移動することが予め想定されている閉空間の範囲の中で、治療計画のときに治療ビームＢを照射すると決定した位置に移動して来たか否かを判定する。また、判定部１０５は、特徴被写体が移動することが予め想定されている閉空間の範囲の外側に移動したか否かを判定する。判定部１０５は、特徴被写体の移動を判定した結果を表す判定信号を出力する。
【００３４】
なお、治療計画のときに決定した治療ビームＢを照射する位置は、特徴被写体が位置する特定の位置であってもよいし、特徴被写体の位置を含んだ予め定めた範囲であってもよい。以下の説明においては、治療ビームＢを照射する位置および範囲を、「ゲートウィンドウ」という。なお、ゲートウィンドウは、上述したように、治療計画のときに決定した治療ビームＢを照射する位置または範囲である。従って、ゲートウィンドウは、学習部１０４が、閉空間を定める際に設定し、ゲートウィンドウの情報を、閉空間の情報と共に判定部１０５に出力する構成であってもよい。
【００３５】
判定部１０５は、例えば、治療装置１０に備えた治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射を制御する不図示の制御部や、放射線源１２による放射線ｒの照射を制御する不図示の制御部に、判定信号を出力する。治療システム１において放射線治療を行う場合、不図示の制御部は、現在の特徴被写体の位置が治療計画において決定したゲートウィンドウ内に来たことを表す判定信号が出力されたときに、治療ビームＢを照射するように制御する。また、治療システム１において放射線治療を行っている最中に、現在の特徴被写体の位置が治療計画において決定したゲートウィンドウからと大きくずれていることを表す判定信号が不図示の制御部に出力された場合、不図示の制御部は、治療ビームＢ（放射線ｒを含んでもよい）の照射を停止するように制御する。
【００３６】
このような構成によって、医用画像処理装置１００は、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像と、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像とに基づいて、治療計画において決定したゲートウィンドウと現在の患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置とのずれを判定する。医用画像処理装置１００は、治療計画において決定したゲートウィンドウと現在の特徴被写体の位置とのずれを判定した結果を、判定信号として出力する。これにより、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの体内の病巣に治療ビームＢを照射するタイミングを自動で検知することができる。このことにより、医用画像処理装置１００を備えた治療システム１では、適切なタイミングで患者Ｐの体内の病巣に治療ビームＢを照射することができる。また、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの咳やくしゃみ、患者Ｐの入眠や寝ている間の無呼吸症候群の発生、患者Ｐの容態の急変など、治療中に起こった不測の事態を自動で検知することができる。このことにより、医用画像処理装置１００を備えた治療システム１では、患者Ｐの体内の病巣に治療ビームＢを照射しているときに不測の事態が起こって、特徴被写体の位置がゲートウィンドウあるいは閉空間から外れた場合に、治療ビームＢの照射を停止するなど、治療を安全に行うための施策を講じることができる。
【００３７】
なお、上述した医用画像処理装置１００に備えた機能部のうち一部は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサが記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部であってもよい。ここで、記憶装置は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどによって実現されてもよい。なお、ＣＰＵやＧＰＵなどのプロセッサが実行するプログラムは、予め医用画像処理装置１００の記憶装置に格納されていてもよいし、他のコンピュータ装置からネットワークを介してダウンロードされてもよい。また、可搬型記憶装置に格納されたプログラムが医用画像処理装置１００にインストールされてもよい。また、上述した医用画像処理装置１００に備えた機能部のうち一部または全部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）やＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などによるハードウェア機能部であってもよい。
【００３８】
以下、治療システム１を構成する医用画像処理装置１００において、特徴被写体の状態を検知する処理（状態検知処理）の流れについて説明する。医用画像処理装置１００における状態検知処理は、特徴被写体を追跡することによって現在の特徴被写体の位置を判定する処理である。図３は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００における状態検知処理の流れを示したフローチャートの一例である。なお、医用画像処理装置１００が状態検知処理を行う前、つまり、放射線治療を行う前（例えば１週間程度前）には、治療計画が立てられる。また、医用画像処理装置１００が状態検知処理を行う直前には、治療計画において決定した患者Ｐの位置や方向と、治療を行う際の位置や方向と合わせる位置合わせを行う。以下の説明においては、治療計画において患者Ｐに対して治療ビームＢを照射する方向や強度がすでに確定しており、治療を行う際の患者Ｐの位置合わせもすでに完了しているものとして説明する。なお、治療を行う際の患者Ｐの位置合わせにおいて、医用画像処理装置１００を用いてもよい。
【００３９】
まず、医用画像処理装置１００が状態検知処理を開始すると、第１画像取得部１０１は、第１画像を取得する（ステップＳ１００）。ここで、第１画像取得部１０１は、特徴被写体を正しく追跡することができるか否かを確認するため、患者Ｐが呼吸している周期（以下、「呼吸周期」という）の数周期分の第１画像を取得する。なお、第１画像は、上述したように、治療計画の段階において用いたＣＴ画像から透視画像を再構成したＤＲＲ画像であってもよいし、治療を開始する直前において患者Ｐに治療ビームＢを照射していない状態で撮影した透視画像であってもよい。ただし、第１画像は、患者Ｐの呼吸によって特徴被写体が移動する範囲を正しく判定するため、患者Ｐの呼吸周期の少なくとも１周期分の画像があることが好ましい。このため、第１画像が治療を開始する直前に撮影した透視画像である場合、第１画像取得部１０１は、治療前に撮影されて放射線検出器１３によって生成された呼吸周期の数周期分の透視画像（２方向の透視画像）を、第１画像として取得する。つまり、第１画像取得部１０１は、複数枚の２方向の透視画像を第１画像として取得する。そして、第１画像取得部１０１は、取得した第１画像のそれぞれを、特徴処理部１０３に備えた第１特徴抽出部１０３１に出力する。
【００４０】
なお、放射線治療においては、同じ患者Ｐを治療するために、治療ビームＢの照射を複数回（同日でない場合も含む）に渡って行うことがある。このため、同じ患者Ｐに対する放射線治療が２回目以降である場合には、前回の治療の際に撮影して放射線検出器１３が生成した透視画像（２方向の透視画像）を、第１画像として利用してもよい。
【００４１】
次に、第１特徴抽出部１０３１は、第１画像取得部１０１から出力されたそれぞれの第１画像から特徴被写体の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算し、特徴被写体の位置を表す第１特徴を抽出する（ステップＳ２００）。ここで、第１特徴抽出部１０３１が第１画像から第１特徴を抽出する方法としては、例えば、患者Ｐの体内に留置しておいたマーカーを特徴被写体とし、このマーカーの位置に基づいて特徴被写体を抽出する方法がある。また、第１特徴抽出部１０３１が第１画像から第１特徴を抽出する方法としては、例えば、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して動く部位を特徴被写体とし、この部位の位置に基づいて特徴被写体を抽出する方法などもある。なお、第１特徴抽出部１０３１が第１画像から第１特徴を抽出する方法に関する詳細な説明は、後述する。第１特徴抽出部１０３１は、計算した特徴抽出パラメータを第２特徴計算部１０３２に出力する。また、第１特徴抽出部１０３１は、抽出した第１特徴を学習部１０４に出力する。
【００４２】
次に、学習部１０４は、第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴が表す複数時刻の特徴被写体の位置の分布を学習し、学習した特徴被写体の位置の分布に基づいて、閉空間を定める（ステップＳ３００）。ここで、学習部１０４が特徴被写体の位置の分布を学習する方法としては、例えば、複数の第１特徴によって表される特徴被写体の位置の分布から位置の規則性を学習する方法や、生成モデルを学習する方法などがある。なお、学習部１０４が第１特徴から学習して閉空間を定める方法に関する詳細な説明は、後述する。学習部１０４は、定めた閉空間の情報を判定部１０５に出力する。
【００４３】
次に、放射線治療を開始すると、第２画像取得部１０２は、第２画像を取得する（ステップＳ４００）。ここで、第２画像取得部１０２は、治療中に移動する特徴被写体を追跡するための第２画像として、放射線検出器１３から透視画像（２方向の透視画像）を予め定めた時間間隔ごと、または逐次取得する。なお、第２画像取得部１０２が取得する第２画像は、撮影したタイミングが異なる以外は、第１画像取得部１０１が放射線検出器１３から取得する透視画像と同様の画像である。第２画像取得部１０２は、取得した第２画像のそれぞれを、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２に出力する。
【００４４】
次に、第２特徴計算部１０３２は、第１特徴抽出部１０３１から出力された特徴抽出パラメータに基づいて、第２画像取得部１０２から出力されたそれぞれの第２画像から現在の特徴被写体の位置を表す第２特徴を抽出する（ステップＳ５００）。ここで、第２特徴計算部１０３２が第２画像から第２特徴を抽出する方法は、第１特徴抽出部１０３１と同様の方法であってもよい。つまり、第２特徴計算部１０３２は、第１特徴抽出部１０３１と同様に、例えば、患者Ｐの体内に留置しておいたマーカーの位置や、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して動く部位の位置などによって、第２画像から第２特徴を抽出してもよい。なお、第２特徴計算部１０３２が第２画像から第２特徴を抽出する方法は、第１特徴抽出部１０３１と同様の方法に限定されるものではない。つまり、第２特徴計算部１０３２は、それぞれの第２画像から現在の特徴被写体の位置を表す第２特徴を抽出することができれば、第１特徴抽出部１０３１と異なる方法で第２特徴を抽出してもよい。以下の説明においては、第２特徴計算部１０３２が、後述する第１特徴抽出部１０３１が第１画像から第１特徴を抽出する方法と同様の方法で、第２画像から第２特徴を抽出するものとして説明する。第２特徴計算部１０３２は、抽出した第２特徴を判定部１０５に出力する。
【００４５】
次に、判定部１０５は、第２特徴計算部１０３２から出力された第２特徴が、学習部１０４によって定められた閉空間の範囲内にあるか否かを判定し、判定した結果を表す判定信号を出力する（ステップＳ６００）。より具体的には、判定部１０５は、第２特徴が閉空間の内側にある場合には、異常を検出していないことを表す判定信号を出力し、第２特徴が閉空間の外側にある場合には、異常を検出したことを表す判定信号を出力する。なお、学習部１０４から生成モデルによって定められた閉空間が出力された場合、判定部１０５は、第２特徴計算部１０３２から出力された第２特徴を生成モデルに入力して得られる確率値を計算し、計算した確率値が閉空間の範囲内にあるか否かを判定する。そして、判定部１０５は、計算した確率値が閉空間の内側にある場合には、異常を検出していないことを表す判定信号を出力し、計算した確率値が閉空間の外側にある場合には、異常を検出したことを表す判定信号を出力する。
【００４６】
その後、医用画像処理装置１００の状態検知処理は、ステップＳ４００に戻って、ステップＳ４００〜ステップＳ６００の処理を繰り返す。つまり、医用画像処理装置１００の状態検知処理では、第２画像取得部１０２が次の第２画像を取得し、ここで取得した第２画像から抽出した第２特徴に対する判定を繰り返す。
【００４７】
ここで、治療システム１を構成する医用画像処理装置１００の状態検知処理において、医用画像処理装置１００に備えた構成要素が行う処理（処理方法）の一例について説明する。
【００４８】
まず、第１特徴抽出部１０３１が第１画像から第１特徴を抽出する方法について説明する。上述したように、第１特徴抽出部１０３１が第１画像から第１特徴を抽出する方法としては、例えば、患者Ｐの体内に留置しておいたマーカーの位置に基づいて抽出する方法や、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して動く部位の位置に基づいて抽出する方法などがある。
【００４９】
まず、患者Ｐの体内に留置しておいたマーカーの位置に基づいて第１特徴を抽出する方法について説明する。ここで、マーカーとは、例えば、球形状や棒形状の金属製の物質である。患者Ｐの体内にマーカーが留置されている場合、第１特徴抽出部１０３１は、第１画像取得部１０１から出力されたそれぞれの第１画像に撮影されたマーカーの位置の座標を、第１特徴とする。このとき、マーカーの位置は、例えば、マーカーの重心の位置とする。第１特徴抽出部１０３１は、例えば、テンプレートマッチングなどによって、予め用意しておいた透視画像におけるマーカー像のテンプレートと照合し、第１画像に撮影されたマーカーの位置を特定する。第１特徴抽出部１０３１は、特定したマーカーの位置を表す座標の情報を、第１特徴として学習部１０４に出力する。
【００５０】
また、第１特徴抽出部１０３１は、特定したマーカーの位置の座標を、特徴抽出パラメータとして第２特徴計算部１０３２に出力する。ここで、第１特徴抽出部１０３１が出力する１つの特徴抽出パラメータは、１つの第１画像、つまり、患者Ｐの呼吸周期の少なくとも１周期分のＤＲＲ画像群から選択された１つのＤＲＲ画像において、特定したマーカー像を含む部分画像領域を指定するための関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）の画像（以下、「ＲＯＩ画像」という）である。なお、ＲＯＩ画像の領域には、治療計画において決定したゲートウィンドウの領域（範囲）を含んでいる。第１特徴抽出部１０３１は、複数のＤＲＲ画像のそれぞれに対応するそれぞれのＲＯＩ画像（以下、「ＲＯＩ画像群」という）を、特徴抽出パラメータとして第２特徴計算部１０３２に出力する。
【００５１】
なお、特徴抽出パラメータとしてＲＯＩ画像群を用いる場合、第２特徴計算部１０３２は、それぞれのＲＯＩ画像において指定された範囲内に対してのみ、第２特徴を抽出する処理を行えばよい。このため、医用画像処理装置１００では、第２特徴計算部１０３２が第２画像から第２特徴を抽出する抽出処理に要する時間の短縮が見込まれる。
【００５２】
また、第１特徴抽出部１０３１は、マーカー像を表すパラメータを、特徴抽出パラメータとして第２特徴計算部１０３２に出力してもよい。図４は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００における処理で用いる患者Ｐの体内に留置されたマーカーの一例を説明する図である。図４には、透視画像に撮影されたマーカー像の一例を示している。なお、図４の（ａ）には、球形状のマーカー像の一例を示し、図４の（ｂ）には、棒形状のマーカー像の一例を示している。
【００５３】
患者Ｐの体内に留置されたマーカーが球形状のマーカーである場合、第１特徴抽出部１０３１は、図４の（ａ）に示したように、球形状のマーカーの直径ｒを特徴抽出パラメータとする。なお、患者Ｐの体内に留置されたマーカーが球形状のマーカーである場合における特徴抽出パラメータは、球形状のマーカーの半径であってもよい。
【００５４】
一方、マーカーが棒形状である場合、透視画像に撮影されるマーカー像は、患者Ｐの体内に留置されているマーカーの姿勢によって変化する。このため、第１特徴抽出部１０３１は、患者Ｐの体内に留置されたマーカーが棒形状のマーカーである場合、図４の（ｂ）に示したように、棒形状のマーカーの角度θ、長さＬ、および太さＴを特徴抽出パラメータとする。
【００５５】
第１特徴抽出部１０３１は、患者Ｐの体内に留置されたマーカーの形状に応じた特徴抽出パラメータを第２特徴計算部１０３２に出力する。また、第１特徴抽出部１０３１は、患者Ｐの体内に留置されたマーカーの形状に応じた特徴抽出パラメータに従って抽出した第１特徴を、学習部１０４に出力する。
【００５６】
なお、患者Ｐの体内に複数のマーカーが留置されている場合には、第１特徴抽出部１０３１は、第１画像に撮影されたそれぞれのマーカーの位置を含む特徴を特徴抽出パラメータとし、それぞれの特徴抽出パラメータに従って複数の第１特徴を抽出してもよい。
【００５７】
次に、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して動く部位の位置に基づいて第１特徴を抽出する方法について説明する。患者Ｐの体内に留置されたマーカーがない場合、第１特徴抽出部１０３１は、マーカーの代替として、第１画像取得部１０１から出力されたそれぞれの第１画像に撮影された患者Ｐの体内において呼吸や心拍などに連動して動く部位の位置の座標を、第１特徴とする。ここで、マーカーの代替とする部位の候補としては、例えば、患者Ｐの体内の横隔膜の境界などがある。第１特徴抽出部１０３１は、マーカーの代替として特定した部位の位置を表す座標の情報を、第１特徴として学習部１０４に出力する。
【００５８】
また、第１特徴抽出部１０３１は、特定した部位の位置の座標を、特徴抽出パラメータとして第２特徴計算部１０３２に出力する。この場合も第１特徴抽出部１０３１は、複数のＤＲＲ画像のそれぞれにおいて特定した部位の像を含む部分画像領域を指定するＲＯＩ画像群を、特徴抽出パラメータとして第２特徴計算部１０３２に出力する。
【００５９】
なお、第１特徴抽出部１０３１は、第１画像において特定した部位の位置の画素値を、特徴抽出パラメータとしてもよい。この場合、第１特徴抽出部１０３１は、第１画像の全体または第１画像の一部の領域内の画素値を１列に並べたベクトルを、第１特徴とする。このとき、第１特徴抽出部１０３１は、画像縮小などの処理をした第１画像におけるベクトルを、第１特徴としてもよい。この場合における特徴抽出パラメータは、ベクトル化した第１画像に対応する画像領域や画像縮小処理におけるパラメータなどで表される。
【００６０】
また、第１特徴抽出部１０３１は、第１画像に含まれる画素値に対してベクトルの集合の主成分分析を行ってベクトルの次元を圧縮するなど、変換したベクトルを第１特徴としてもよい。この場合における特徴抽出パラメータは、第１画像に含まれる各画素のベクトル成分の軸方向で表される。
【００６１】
また、第１特徴抽出部１０３１は、画像認識の分野において用いられる画素値の勾配強度や勾配方向などから求める局所特徴量を、第１特徴として抽出してもよい。この場合における特徴抽出パラメータは、第１画像から抽出した局所特徴量の抽出方法で表される。
【００６２】
次に、学習部１０４が第１特徴に基づいて特徴被写体の位置の分布を学習して閉空間を定める方法について説明する。上述したように、学習部１０４が特徴被写体の位置の分布を学習する方法としては、例えば、複数の第１特徴によって表される特徴被写体の位置の分布から位置の規則性を学習する方法や、生成モデルを学習する方法などがある。
【００６３】
まず、複数の第１特徴によって表される特徴被写体の位置の分布から位置の規則性を学習する方法について説明する。特徴被写体の位置の規則性を学習する場合、学習部１０４は、例えば、第１特徴に対応するｎ次（ｎ＝自然数、正の整数）の特徴空間において、第１特徴抽出部１０３１から出力された複数の第１特徴の全てが内側に含まれるようなｎ次元（例えば、３次元）の楕円体を求める方法がある。このとき、学習部１０４は、楕円体の位置を、第１特徴の重心位置とする。また、学習部１０４は、楕円体の大きさを決定する各半径を、第１特徴の各軸の標準偏差にする。学習部１０４は、求めた楕円体の領域を、閉空間として定める。そして、学習部１０４は、定めた閉空間の情報を判定部１０５に出力する。
【００６４】
複数の第１特徴によって表される特徴被写体の位置の分布から生成モデルを学習する方法について説明する。生成モデルを学習する場合、学習部１０４は、生成モデルを多次元の正規分布として、第１特徴から正規分布を特定するパラメータを最尤推定によって求める方法がある。また、生成モデルを学習する場合、学習部１０４は、カーネル密度推定によって、生成モデルの確率密度関数を推定してもよい。これらの場合、学習部１０４は、０＜ｔｈ＜１である閾値ｔｈを設定することによって、生成モデルから閉空間を定める。そして、学習部１０４は、定めた閉空間の情報を判定部１０５に出力する。なお、生成モデルを学習する場合、学習部１０４は、定めた閉空間の情報として、閉空間を表す閾値ｔｈのみを判定部１０５に出力するのではなく、学習した生成モデルも判定部１０５に出力する。
【００６５】
なお、特徴被写体の位置の規則性を学習する場合における楕円体や楕円体の領域の大きさは、治療計画の段階において定めてもよい。また、生成モデルを学習する場合における確率密度関数の値（パラメータ）は、治療計画の段階において定めてもよい。
【００６６】
ここで、治療計画の段階において楕円体や楕円体の領域の大きさや、確率密度関数のパラメータを定める場合の一例として、楕円体の領域の大きさを決定する半径を定める場合の考え方について説明する。治療計画では、患者Ｐに照射する治療ビームＢ（放射線）のエネルギー、照射方向、照射範囲の形状、複数回に分けて治療ビームＢを照射する場合における線量の配分などを定める。より具体的には、まず、治療計画の立案者（医師など）が、治療計画の段階において撮影したＣＴ画像に対して、腫瘍（病巣）の領域と正常な組織の領域との境界、腫瘍とその周辺にある重要な臓器との境界などを指定する。そして、治療計画では、指定された腫瘍に関する情報から計算した、患者Ｐの体表面からの腫瘍の位置までの深さや、腫瘍の大きさに基づいて、照射する治療ビームＢの強度や方向などを決定する。
【００６７】
上述した腫瘍の領域と正常な組織の領域との境界の指定は、腫瘍の位置および体積を指定することに相当する。この腫瘍の体積は、肉眼的腫瘍体積（Ｇｒｏｓｓ  Ｔｕｍｏｒ  Ｖｏｌｕｍｅ：ＧＴＶ）、臨床的標的体積（Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｖｏｌｕｍｅ：ＣＴＶ）、内的標的体積（Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｖｏｌｕｍｅ：ＩＴＶ）、計画標的体積（Ｐｌａｎｎｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｖｏｌｕｍｅ：ＰＴＶ）などと呼ばれている。ＧＴＶは、画像から肉眼で確認することができる腫瘍の体積であり、放射線治療においては、十分な線量の治療ビームＢを照射する必要がある体積である。ＣＴＶは、ＧＴＶと治療すべき潜在性の腫瘍とを含む体積である。ＩＴＶは、予測される生理的な患者Ｐの動きなどによってＣＴＶが移動することを考慮し、ＣＴＶに予め定めた余裕（マージン）を付加した体積である。ＰＴＶは、治療を行う際に行う患者Ｐの位置合わせにおける誤差を考慮して、ＩＴＶにマージンを付加した体積である。これらの体積には、下式（１）の関係が成り立っている。
【００６８】
ＧＴＶ  ∈  ＣＴＶ  ∈  ＩＴＶ  ∈  ＰＴＶ      ・・・（１）
【００６９】
このため、治療計画の段階においては、実際の治療において生じる可能性がある誤差を考慮したマージンに基づいて、楕円体の大きさを決定する各半径を定めてもよい。例えば、第１特徴がマーカーの３次元の位置である場合は、各軸の標準偏差とマージンの値との和を、楕円体の大きさを決定する半径とする。また、第１特徴を第１画像に撮影された部位の画像から抽出した場合には、マージンの大きさに基づいて並進等変形させた部位の画像に対して追加の第１特徴を抽出してもよい。
【００７０】
このような処理によって、医用画像処理装置１００では、学習部１０４が、第１画像から抽出した第１特徴が表す複数時刻の特徴被写体の位置の分布を学習して、閉空間を定める。そして、医用画像処理装置１００では、第２画像取得部１０２が第２画像を順次取得して、判定部１０５が、第２画像から抽出した第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定し、判定した結果を表す判定信号を出力する。このように、医用画像処理装置１００では、特徴被写体を追跡することにより治療中の患者Ｐの体内の病巣の位置を追跡する。これにより、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの体内の病巣の位置を追跡した結果に基づいて、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して移動する病巣に治療ビームＢを照射するタイミングである、患者Ｐの呼気や吸気に同期したタイミングを自動で検知することができる。また、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの体内の病巣の位置を追跡することによって、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態を自動で検知することができる。これにより、医用画像処理装置１００を備えた治療システム１では、現在の病巣の位置が治療計画において決定したゲートウィンドウ内に入ったときに治療ビームＢを照射することができ、放射線治療を安全に行うことができる。
【００７１】
上述したように、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、第１画像取得部１０１が治療前に撮影された患者Ｐの第１画像を取得し、特徴処理部１０３に備えた第１特徴抽出部１０３１が患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置を特定するための第１特徴を抽出する。そして、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、学習部１０４が、第１特徴に基づいて特徴被写体の位置の分布を学習し、特徴被写体が移動することが予想される範囲を表す閉空間を定める。また、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、第２画像取得部１０２が治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像を取得し、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２が患者Ｐの体内にある特徴被写体の現在の位置を表す第２特徴を計算する。そして、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、判定部１０５が、第２特徴が閉空間の範囲内にあるか否かを判定することによって、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡し、判定した結果を表す判定信号を出力する。これにより、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１では、患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡した結果に基づいて、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して移動する病巣に対して、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングで治療ビームＢを照射することができる。また、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡した結果に基づいて、患者Ｐの咳やくしゃみ、患者Ｐの入眠や寝ている間の無呼吸症候群の発生、患者Ｐの容態の急変など、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態を検知することができる。これにより、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１では、検知した治療中の患者Ｐに起こった不測の事態に応じて、放射線治療を安全に行うための適切な施策を講じることができる。
【００７２】
上記説明したように、医用画像処理装置１００は、複数の時刻に撮像装置によって撮像された患者Ｐの複数の第１画像を取得する第１画像取得部１０１と、第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された患者Ｐの第２画像を取得する第２画像取得部１０２と、複数の第１画像から患者Ｐの第１特徴の複数の位置を求め、第２画像から患者Ｐの体内の第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める特徴処理部１０３と、第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める算出部（学習部１０４）と、第２特徴の位置が第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する判定部１０５と、を備える。
【００７３】
また、上記説明したように、特徴処理部１０３は、特徴被写体を抽出するための特徴抽出パラメータを計算し、特徴抽出パラメータに従って抽出した特徴被写体の位置を表す情報を第１特徴として出力する第１特徴抽出部１０３１と、特徴抽出パラメータに基づいて特徴被写体を抽出し、第１特徴に対応する特徴被写体の位置を表す情報を第２特徴として出力する第２特徴計算部１０３２と、を備えてもよい。
【００７４】
また、上記説明したように、判定部１０５は、第１閉空間に含まれる第２閉空間（ゲートウィンドウ）内に第２特徴があるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力してもよい。
【００７５】
また、上記説明したように、第１特徴は、被検体内のマーカーであってもよい。
【００７６】
また、上記説明したように、特徴抽出パラメータは、第１画像および第２画像に撮影された被検体内の特徴被写体を含む部分画像領域を指定するための関心領域の画像であってもよい。
【００７７】
また、上記説明したように、治療システム１は、医用画像処理装置１００と、患者Ｐに治療ビームＢを照射する照射部（治療ビーム照射門１４）と、第１画像および第２画像を撮影する２つの撮像装置（２組の放射線源１２と放射線検出器１３）とを具備した治療装置１０と、判定信号に基づいて、治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射を制御する制御部５０９と、を備えてもよい。
【００７８】
また、医用画像処理装置１００は、ＣＰＵやＧＰＵなどのプロセッサと、ＲＯＭやＲＡＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリなどの記憶装置とを備え、記憶装置には、プロセッサを、複数の時刻に撮像装置によって撮像された患者Ｐの複数の第１画像を取得する第１画像取得部１０１と、第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された患者Ｐの第２画像を取得する第２画像取得部１０２と、複数の第１画像から患者Ｐの第１特徴の複数の位置を求め、第２画像から患者Ｐの体内の第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める特徴処理部１０３と、第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める算出部（学習部１０４）と、第２特徴の位置が第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する判定部１０５として機能させるためのプログラムが記憶された装置であってもよい。
【００７９】
また、医用画像処理装置１００は、ＣＰＵやＧＰＵなどのプロセッサと、ＲＯＭやＲＡＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリなどの記憶装置とを備え、記憶装置には、プロセッサを、特徴処理部１０３は、特徴被写体を抽出するための特徴抽出パラメータを計算し、特徴抽出パラメータに従って抽出した特徴被写体の位置を表す情報を第１特徴として出力する第１特徴抽出部１０３１と、特徴抽出パラメータに基づいて特徴被写体を抽出し、第１特徴に対応する特徴被写体の位置を表す情報を第２特徴として出力する第２特徴計算部１０３２として機能させるためのプログラムが記憶された装置であってもよい。
【００８０】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムの構成は、図１に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成において、医用画像処理装置１００が第２の実施形態の医用画像処理装置（以下、「医用画像処理装置２００」という）に代わった構成である。以下の説明においては、医用画像処理装置２００を備えた治療システムを、「治療システム２」という。
【００８１】
なお、以下の説明においては、医用画像処理装置２００を備えた治療システム２の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素である医用画像処理装置２００の構成、動作、および処理についてのみを説明する。
【００８２】
医用画像処理装置２００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、放射線検出器１３−１および放射線検出器１３−２から出力された透視画像に基づいて、放射線治療において治療を行う患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡する。そして、医用画像処理装置２００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡した結果に基づいて、治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態を自動で検知し、検知した情報を出力する。
【００８３】
以下、治療システム２を構成する医用画像処理装置２００の構成について説明する。図５は、第２の実施形態の医用画像処理装置２００の概略構成を示したブロック図である。図５に示した医用画像処理装置２００は、第１画像取得部１０１と、第２画像取得部１０２と、特徴処理部１０３と、分類部２０６と、学習部２０４と、判定部２０５とを備える。また、特徴処理部１０３は、第１特徴抽出部１０３１と、第２特徴計算部１０３２とを備える。
【００８４】
医用画像処理装置２００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に分類部２０６が追加された構成である。これに伴って、医用画像処理装置２００では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習部１０４が学習部２０４に、判定部１０５が判定部２０５にそれぞれ代わっている。なお、医用画像処理装置２００に備えたその他の構成要素は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同じ構成要素である。従って、以下の説明においては、医用画像処理装置２００の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素についてのみを説明する。
【００８５】
特徴処理部１０３は、第１画像取得部１０１から出力された第１画像と、第２画像取得部１０２から出力された第２画像とに基づいて抽出した、特徴被写体の位置を表す情報（第１特徴および第２特徴）を、分類部２０６および判定部２０５に出力する。
【００８６】
分類部２０６は、特徴処理部１０３に備えた第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴を、患者Ｐの呼気や吸気などの呼吸の位相（周期）に応じた複数のクラスに分類する。例えば、分類部２０６は、第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴を、ｋ平均法（ｋ−Ｍｅａｎｓ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）などのデータのクラスタリング手法を用いて、患者Ｐの呼気および吸気に対応する２つのクラスに分類する。分類部２０６は、クラスの分類に用いた第１特徴と、この第１特徴に対応する分類ラベルとを、学習部２０４に出力する。
【００８７】
なお、分類部２０６は、例えば、患者Ｐの呼気と吸気との中間的な状態を表すために、第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴を、Ｎクラス（Ｎ＝自然数、正の整数）に分類してもよい。また、例えば、患者Ｐに呼吸センサーなどが取り付けられている場合、分類部２０６は、呼吸センサーなどから出力される呼吸信号を用いて、第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴を、複数のクラスに分類してもよい。より具体的には、分類部２０６は、第１特徴を抽出した第１画像を撮影したときの呼吸センサーなどから出力される呼吸信号の１次微分などを用いて患者Ｐの呼気と吸気とを判定し、判定した結果に基づいて、患者Ｐの呼気および吸気に対応する２つのクラスに分類してもよい。
【００８８】
学習部２０４は、分類部２０６から出力された第１特徴に基づいて、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習部１０４と同様に、患者Ｐの呼吸や心拍の動きによって移動する特徴被写体の複数時刻における３次元的な位置の分布を学習する。また、学習部２０４は、分類部２０６から出力された第１特徴に対応する分類ラベルに基づいて、学習した特徴被写体の位置の分布を、分類ラベルごとに分類する。そして、学習部２０４は、分類ラベルごとに分類した特徴被写体の位置の分布に基づいて、特徴被写体が移動する範囲を表す閉空間を分類ラベルごとに定める。学習部２０４は、分類ラベルごとに定めたそれぞれの閉空間の情報を判定部２０５に出力する。
【００８９】
なお、学習部２０４がそれぞれの分類ラベルに対応する閉空間を定める方法は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習部１０４と同様である。なお、分類部２０６から時系列に第１特徴が出力されている場合には、学習部２０４は、それぞれの第１特徴が属する分類ラベルにおける時系列の変化を求めて、分類ラベルごとに定めたそれぞれの閉空間の情報と共に判定部２０５に出力してもよい。
【００９０】
判定部２０５は、学習部２０４から出力されたそれぞれの分類ラベルの閉空間の情報と、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２から出力された第２特徴とに基づいて、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた判定部１０５と同様に、第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定する。ただし、判定部２０５は、第２特徴が閉空間内にあるか否かの判定を、それぞれの分類ラベルに対応する閉空間ごとに行う。判定部２０５は、特徴被写体の移動を分類ラベルごとに判定した結果を表す判定信号を出力する。
【００９１】
なお、上述したように、判定部２０５は、それぞれの分類ラベルに対応する閉空間ごとに第２特徴が閉空間内にあるか否かの判定を行う。このため、判定部２０５は、第２特徴がいずれの分類ラベルに対応する閉空間内にあるか否かによって、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた判定部１０５よりも詳細に、患者Ｐの呼吸の状態、つまり、治療中の特徴被写体の移動を判定することができる。例えば、判定部２０５は、第２特徴計算部１０３２から出力された第２特徴が、学習部２０４から出力されたいずれの分類ラベルの閉空間の内側にない場合に、異常を検出したことを表す判定信号を出力することができる。また、例えば、判定部２０５は、いずれかの分類ラベルの閉空間の内側にある場合、第２特徴が閉空間の内側にある分類ラベルに基づいて、患者Ｐの呼吸の状態を判定した判定信号を出力することができる。なお、患者Ｐの呼吸の状態は、例えば、患者Ｐに無呼吸症候群が発生している可能性や、患者Ｐの呼吸が乱れている可能性などである。
【００９２】
ここで、判定部２０５が患者Ｐの呼吸の状態を判定するための第２特徴の判定方法について説明する。最初に、判定部２０５が、患者Ｐに無呼吸症候群が発生している可能性を判定する場合の第２特徴の判定方法について説明する。この場合、判定部２０５は、第２特徴がいずれの分類ラベルに対応する閉空間内にあるか否かを判定し、第２特徴が閉空間の内側にあると判定した分類ラベルの情報を一時的に記憶しておく。なお、第２特徴が複数の分類ラベルの閉空間の内側にあると判定した場合には、判定部２０５は、第２特徴が閉空間の内側にあると判定した全ての分類ラベルの情報を一時的に記憶しておく。その後、判定部２０５は、予め定めた時間内の他の第２特徴がいずれの分類ラベルに対応する閉空間内にあるか否かを判定する。その結果、他の第２特徴が、一時的に記憶しておいた分類ラベルと同一の分類ラベルの閉空間の内側にあると判定した場合には、判定部２０５は、患者Ｐが周期的な呼吸を行っていない、つまり、患者Ｐに無呼吸症候群が発生している可能性があると判定し、異常を検出したことを表す判定信号を出力する。一方、他の第２特徴が、一時的に記憶しておいた分類ラベルと異なる分類ラベルの閉空間の内側にあると判定した場合には、判定部２０５は、異常を検出していないことを表す判定信号を出力する。このように、判定部２０５は、予め定めた時間内の複数の第２特徴が閉空間の内側にあると判定した分類ラベルの情報に基づいて、患者Ｐに無呼吸症候群が発生している可能性を含めて判定した判定信号を出力することができる。
【００９３】
続いて、判定部２０５が、患者Ｐの呼吸が乱れている可能性を判定する場合の第２特徴の判定方法について説明する。この場合、判定部２０５は、第２特徴がいずれの分類ラベルに対応する閉空間内にあるか否かを判定し、第２特徴が閉空間の内側にあると判定した分類ラベルの時系列の変化を一時的に記憶しておく。そして、一時的に記憶しておいた分類ラベルの時系列の変化が、学習部２０４が出力した第１特徴が属する分類ラベルの時系列の変化と異なった場合、判定部２０５は、患者Ｐの呼吸の周期が乱れている可能性があると判定し、異常を検出したことを表す判定信号を出力する。一方、一時的に記憶しておいた分類ラベルの時系列の変化が、学習部２０４が出力した第１特徴が属する分類ラベルの時系列の変化と同様である場合には、判定部２０５は、異常を検出していないことを表す判定信号を出力する。このように、判定部２０５は、学習部２０４から出力された、それぞれの第１特徴が属する分類ラベルにおける時系列の変化の情報を用いることによって、患者Ｐの呼吸が乱れている可能性を含めて判定した判定信号を出力することができる。
【００９４】
このような構成および動作によって、医用画像処理装置２００は、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像と、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像とに基づいて、治療計画において決定したゲートウィンドウと現在の患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置とのずれを分類ラベルごとに判定した結果を、判定信号として出力する。これにより、医用画像処理装置２００を備えた治療システム２では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１と同様に、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングでの治療ビームＢの照射と、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態の検知した場合に講じる施策とを行うことができる。
【００９５】
しかも、医用画像処理装置２００では、分類部２０６が第１特徴を、患者Ｐの呼気や吸気などの呼吸の位相（周期）に応じた複数のクラスに分類し、学習部２０４および判定部２０５のそれぞれが、複数のクラスに分類された第１特徴に基づいて、それぞれの処理を行う。これにより、医用画像処理装置２００では、患者Ｐの呼吸の状態が周期的に行われているか否かを含めて、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡することができる。言い換えれば、医用画像処理装置２００では、患者Ｐの体内の病巣に治療ビームＢを照射するタイミングと治療中に起こった不測の事態とを高い精度で検知することができる。このことにより、医用画像処理装置２００を備えた治療システム２では、放射線治療を安全に行うことができる。
【００９６】
なお、医用画像処理装置２００における状態検知処理は、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００における状態検知処理に、分類部２０６による処理を追加することによって容易に考えることができる。より具体的には、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００の状態検知処理において、ステップＳ２００とステップＳ３００との間に分類部２０６による処理を追加することによって容易に考えることができる。従って、医用画像処理装置２００における状態検知処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
【００９７】
上述したように、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、第１画像取得部１０１が治療前に撮影された患者Ｐの第１画像を取得し、特徴処理部１０３に備えた第１特徴抽出部１０３１が患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置を特定するための第１特徴を抽出する。そして、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、分類部２０６が第１特徴を患者Ｐの呼気や吸気などの呼吸の位相（周期）に応じた複数のクラスに分類する。そして、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、学習部２０４が、分類された第１特徴に基づいて特徴被写体の位置の分布を学習し、特徴被写体が移動することが予想される範囲を表す閉空間を分類ラベルごとに定める。また、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、第２画像取得部１０２が治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像を取得し、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２が患者Ｐの体内にある特徴被写体の現在の位置を表す第２特徴を計算する。そして、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、判定部２０５が、第２特徴が閉空間の範囲内にあるか否かの判定をそれぞれの分類ラベルごとに行うことによって、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡し、判定した結果を表す判定信号を出力する。これにより、第２の実施形態の医用画像処理装置２００を備えた治療システム２では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１と同様に、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングで治療ビームＢを照射することができる。また、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、患者Ｐの体内の特徴被写体の位置の追跡を分類ラベルごとに行うことによって、治療中の患者Ｐの呼吸の状態を含めて、患者Ｐに起こった不測の事態を検知することができる。これにより、第２の実施形態の医用画像処理装置２００を備えた治療システム２では、検知した治療中の患者Ｐに起こった不測の事態に応じて、放射線治療を安全に行うための適切な施策を講じることができる。
【００９８】
なお、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、図５に示した医用画像処理装置２００の構成において、分類部２０６が、医用画像処理装置２００を構成する個別の構成要素であるものとして説明した。しかし、分類部２０６は、医用画像処理装置２００における個別の構成要素である構成に限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置２００において、分類部２０６の機能を、学習部２０４の機能として備える構成であってもよい。
【００９９】
上記説明したように、医用画像処理装置２００は、第１特徴の複数の位置を２以上に分類することに依り第１閉空間から第２閉空間を設定する分類部２０６をさらに備える。
【０１００】
（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。なお、第３の実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムの構成は、図１に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成において、医用画像処理装置１００が第３の実施形態の医用画像処理装置（以下、「医用画像処理装置３００」という）に代わった構成である。以下の説明においては、医用画像処理装置３００を備えた治療システムを、「治療システム３」という。
【０１０１】
なお、以下の説明においては、医用画像処理装置３００を備えた治療システム３の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素である医用画像処理装置３００の構成、動作、および処理についてのみを説明する。
【０１０２】
医用画像処理装置３００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、放射線検出器１３−１および放射線検出器１３−２から出力された透視画像に基づいて、放射線治療において治療を行う患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡する。そして、医用画像処理装置３００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡した結果に基づいて、治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態を自動で検知し、検知した情報を出力する。
【０１０３】
以下、治療システム３を構成する医用画像処理装置３００の構成について説明する。図６は、第３の実施形態の医用画像処理装置３００の概略構成を示したブロック図である。図６に示した医用画像処理装置３００は、第１画像取得部１０１と、第２画像取得部１０２と、特徴処理部３０３と、選択部３０７と、学習部１０４と、判定部１０５とを備える。また、特徴処理部３０３は、第１特徴抽出部３０３１と、第２特徴計算部３０３２とを備える。
【０１０４】
医用画像処理装置３００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に選択部３０７が追加された構成である。これに伴って、医用画像処理装置３００では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３が特徴処理部３０３に代わっている。また、特徴処理部３０３では、特徴処理部１０３に備えた第１特徴抽出部１０３１が第１特徴抽出部３０３１に代わり、第２特徴計算部１０３２が第２特徴計算部３０３２に代わっている。なお、医用画像処理装置３００に備えたその他の構成要素は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同じ構成要素である。従って、以下の説明においては、医用画像処理装置３００の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素についてのみを説明する。
【０１０５】
第１画像取得部１０１は、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像を取得して特徴処理部３０３に出力する。
【０１０６】
第２画像取得部１０２は、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像を取得して特徴処理部３０３に出力する。
【０１０７】
特徴処理部３０３は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３と同様に、第１画像取得部１０１から出力された第１画像と、第２画像取得部１０２から出力された第２画像とに基づいて、患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置を特定するための特徴を抽出する。特徴処理部３０３は、抽出した特徴被写体の位置を表す情報（第１特徴および第２特徴）を、選択部３０７および判定部１０５に出力する。
【０１０８】
第１特徴抽出部３０３１は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３内の第１特徴抽出部１０３１と同様に、患者Ｐの第１画像から特徴被写体の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算する。このとき、第１特徴抽出部３０３１は、複数（２つ以上）の特徴抽出パラメータを計算する。第１特徴抽出部３０３１は、計算したそれぞれの特徴抽出パラメータを選択部３０７に出力する。また、第１特徴抽出部３０３１は、計算したそれぞれの特徴抽出パラメータに従って、第１画像に撮影された特徴被写体の位置を抽出し、抽出した特徴被写体の位置を表すそれぞれの第１特徴を、選択部３０７に出力する。なお、第１特徴抽出部３０３１が特徴抽出パラメータに従って第１画像から第１特徴を抽出する方法は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３内の第１特徴抽出部１０３１と同様の方法である。
【０１０９】
第２特徴計算部３０３２は、選択部３０７から出力された特徴抽出パラメータ、つまり、第１特徴抽出部１０３１から出力されたいずれかの特徴抽出パラメータに基づいて、患者Ｐの第２画像から特徴被写体を抽出する。第２特徴計算部３０３２は、抽出した特徴被写体の位置を計算し、計算した特徴被写体の位置を表す情報を、第２特徴として判定部１０５に出力する。なお、第２特徴計算部３０３２が特徴抽出パラメータに基づいて第２画像から第２特徴を抽出する方法は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３内の第２特徴計算部１０３２と同様の方法である。
【０１１０】
選択部３０７は、特徴処理部３０３に備えた第１特徴抽出部３０３１から出力された複数の特徴抽出パラメータと第１特徴を取得する。そして、選択部３０７は、取得したそれぞれの第１特徴が表す複数時刻の特徴被写体の位置の分布に基づいて、対応するそれぞれの特徴抽出パラメータを評価し、この評価結果に基づいて、特徴被写体の抽出に好適な特徴抽出パラメータを選択する。選択部３０７は、選択した特徴抽出パラメータを、特徴処理部３０３に備えた第２特徴計算部３０３２に出力する。また、選択部３０７は、第２特徴計算部３０３２に出力した特徴抽出パラメータに対応する第１特徴、つまり、好適な特徴抽出パラメータによって抽出された好適な第１特徴を選択して、学習部１０４に出力する。
【０１１１】
ここで、選択部３０７が第１特徴に基づいて特徴抽出パラメータを評価する方法について説明する。第１特徴は、放射線治療を行う前に患者Ｐが安定した呼吸周期で呼吸している状態で撮影された第１画像から抽出した特徴被写体の位置を表す情報である。このため、第１特徴が表す複数時刻の特徴被写体の位置の分布は、高密度であることが望ましい。つまり、第１特徴における成分ごとの分散値は、小さいほど望ましい。そこで、選択部３０７は、それぞれの特徴抽出パラメータごとに、複数時刻の第１特徴において特徴被写体の位置を表す成分の分散を求める。このとき、第１特徴が属する特徴空間は、第１特徴を抽出したそれぞれの特徴抽出パラメータごとに異なるため、第１特徴において特徴被写体の位置を表す成分を単純に大小比較することができない。このため、選択部３０７は、それぞれの特徴抽出パラメータごとに、対応する第１特徴において特徴被写体の位置を表す成分の最大の分散値σ１と、その次に大きい分散値σ２とを計算し、分散値σ１と分散値σ２との比（＝σ２／σ１）を比較する。そして、選択部３０７は、比較した分散値の比が最も大きい第１特徴に対応する特徴抽出パラメータを、好適な特徴抽出パラメータとして選択して第２特徴計算部３０３２に出力する。また、選択部３０７は、好適な特徴抽出パラメータとして選択した特徴抽出パラメータに対応する第１特徴を、学習部１０４に出力する。
【０１１２】
これにより、第２特徴計算部３０３２は、選択部３０７から出力された好適な特徴抽出パラメータに基づいて、患者Ｐの第２画像から抽出した特徴被写体の位置を表す第２特徴を、判定部１０５に出力する。また、学習部１０４は、好適な特徴抽出パラメータによって抽出された好適な第１特徴を用いて定めた閉空間の情報を、判定部１０５に出力する。
【０１１３】
このような構成および動作によって、医用画像処理装置３００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像と、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像とに基づいて、治療計画において決定したゲートウィンドウと現在の患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置とのずれを判定した結果を、判定信号として出力する。これにより、医用画像処理装置３００を備えた治療システム３では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１と同様に、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングでの治療ビームＢの照射と、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態の検知した場合に講じる施策とを行うことができる。
【０１１４】
しかも、医用画像処理装置３００では、選択部３０７が複数の特徴抽出パラメータを評価して特徴被写体の抽出に好適な特徴抽出パラメータを選択し、この好適な特徴抽出パラメータによって抽出された第１特徴に基づいて、学習部１０４が閉空間を定める。これにより、医用画像処理装置３００では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００よりも高い精度で、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡することができる。言い換えれば、医用画像処理装置３００では、患者Ｐの体内の病巣に治療ビームＢを照射するタイミングと治療中に起こった不測の事態とを高い精度で検知することができる。このことにより、医用画像処理装置３００を備えた治療システム３では、放射線治療を安全に行うことができる。
【０１１５】
なお、医用画像処理装置３００における状態検知処理は、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００における状態検知処理と同様に考えることができる。より具体的には、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００の状態検知処理におけるステップＳ５００とステップＳ３００との処理に選択部３０７による処理を含めることによって容易に考えることができる。従って、医用画像処理装置３００における状態検知処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
【０１１６】
上述したように、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、第１画像取得部１０１が治療前に撮影された患者Ｐの第１画像を取得し、特徴処理部３０３に備えた第１特徴抽出部３０３１と選択部３０７とによって患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置を特定するための好適な第１特徴を抽出する。そして、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、学習部１０４が、好適な第１特徴に基づいて特徴被写体の位置の分布を学習し、特徴被写体が移動することが予想される範囲を表す閉空間を定める。また、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、第２画像取得部１０２が治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像を取得し、特徴処理部３０３に備えた第２特徴計算部３０３２が、好適な特徴抽出パラメータに基づいて患者Ｐの体内にある特徴被写体の現在の位置を表す第２特徴を計算する。そして、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、判定部１０５が、第２特徴が閉空間の範囲内にあるか否かを判定することによって、第１の実施形態の医用画像処理装置１００よりも高い精度で、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡し、判定した結果を表す判定信号を出力する。これにより、第３の実施形態の医用画像処理装置３００を備えた治療システム３では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１よりも高い精度で、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して移動する病巣に対して、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングで治療ビームＢを照射することができる。また、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を高い精度で追跡した結果に基づいて、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態を検知することができる。これにより、第３の実施形態の医用画像処理装置３００を備えた治療システム３では、高い精度で検知した治療中の患者Ｐに起こった不測の事態に応じて、放射線治療を安全に行うための適切な施策を講じることができる。
【０１１７】
なお、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、図６に示した医用画像処理装置３００の構成において、選択部３０７が、医用画像処理装置３００を構成する個別の構成要素であるものとして説明した。しかし、選択部３０７は、医用画像処理装置３００における個別の構成要素である構成に限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置３００において、選択部３０７の機能を、第１特徴抽出部３０３１の機能として備える構成であってもよい。
【０１１８】
上記説明したように、医用画像処理装置３００において、第１特徴抽出部３０３１は、複数の特徴抽出パラメータを計算し、それぞれの特徴抽出パラメータに対応する複数の第１特徴を出力し、複数の第１特徴のそれぞれが表す特徴被写体の位置の分布に基づいて、第２特徴計算部が特徴被写体を抽出するために用いる特徴抽出パラメータと、算出部（学習部１０４）が閉空間を定めるために用いる第１特徴とを選択する選択部３０７をさらに備える。
【０１１９】
（第４の実施形態）
以下、第４の実施形態について説明する。なお、第４の実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムの構成は、図１に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成において、医用画像処理装置１００が第４の実施形態の医用画像処理装置（以下、「医用画像処理装置４００」という）に代わった構成である。以下の説明においては、医用画像処理装置４００を備えた治療システムを、「治療システム４」という。
【０１２０】
なお、以下の説明においては、医用画像処理装置４００を備えた治療システム４の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素である医用画像処理装置４００の構成、動作、および処理についてのみを説明する。
【０１２１】
医用画像処理装置４００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、放射線治療において治療を行う患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡して、治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態を自動で検知し、検知した情報を出力する。また、医用画像処理装置４００は、患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡している状況を表示することによって、医用画像処理装置４００を備えた治療システム４の利用者（医師など）に提示する。
【０１２２】
以下、治療システム４を構成する医用画像処理装置４００の構成について説明する。図７は、第４の実施形態の医用画像処理装置４００の概略構成を示したブロック図である。図７に示した医用画像処理装置４００は、第１画像取得部１０１と、第２画像取得部４０２と、特徴処理部４０３と、学習部４０４と、判定部４０５と、表示部４０８とを備える。また、特徴処理部４０３は、第１特徴抽出部１０３１と、第２特徴計算部４０３２とを備える。
【０１２３】
医用画像処理装置４００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に表示部４０８が追加された構成である。これに伴って、医用画像処理装置４００では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３が特徴処理部４０３に、学習部１０４が学習部４０４に、判定部１０５が判定部４０５にそれぞれ代わっている。また、特徴処理部４０３では、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２が第２特徴計算部４０３２に代わっている。なお、医用画像処理装置４００に備えたその他の構成要素は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同じ構成要素である。従って、以下の説明においては、医用画像処理装置４００の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素についてのみを説明する。
【０１２４】
第１画像取得部１０１は、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像を取得して特徴処理部４０３に出力する。
【０１２５】
第２画像取得部４０２は、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像を取得して特徴処理部４０３に出力する。また、第２画像取得部４０２は、取得した第２画像を表示部４０８に出力する。ここで、第２画像取得部４０２は、放射線検出器１３−１と放射線検出器１３−２とのそれぞれが生成した２枚の透視画像（２方向の透視画像）を、第２画像として表示部４０８に出力する。
【０１２６】
特徴処理部４０３は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３と同様に、第１画像取得部１０１から出力された第１画像と、第２画像取得部１０２から出力された第２画像とに基づいて抽出した、特徴被写体の位置を表す情報（第１特徴および第２特徴）を、学習部４０４および判定部４０５に出力する。また、特徴処理部４０３は、第２特徴を表示部４０８に出力する。
【０１２７】
第１特徴抽出部１０３１は、患者Ｐの第１画像から特徴被写体の特徴を表す特徴抽出パラメータを、第２特徴計算部４０３２に出力する。また、第１特徴抽出部１０３１は、特徴抽出パラメータに従って第１画像に撮影された特徴被写体の位置を抽出した第１特徴を、学習部４０４に出力する。
【０１２８】
第２特徴計算部４０３２は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた特徴処理部１０３内の第２特徴計算部１０３２と同様に、第１特徴抽出部１０３１から出力された特徴抽出パラメータに基づいて第２画像から抽出した特徴被写体の位置を表す第２特徴を、判定部４０５に出力する。また、第２特徴計算部４０３２は、第２特徴を表示部４０８に出力する。
【０１２９】
学習部４０４は、特徴処理部４０３に備えた第１特徴抽出部１０３１から出力された第１特徴に基づいて患者Ｐの呼吸や心拍の動きによって移動する特徴被写体の複数時刻における３次元的な位置の分布を学習して閉空間を定める。学習部４０４は、定めた閉空間の情報を判定部４０５に出力する。また、学習部４０４は、閉空間の情報と共に、ゲートウィンドウの情報を、判定部４０５に出力してもよい。なお、学習部４０４が第１特徴に基づいて複数時刻における特徴被写体の位置の変化を学習する方法、および学習部４０４が学習した特徴被写体の位置の分布に基づいて閉空間を定める方法は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習部１０４と同様の方法である。また、学習部４０４は、定めた閉空間の情報を表示部４０８に出力する。また、学習部４０４は、閉空間の情報と共に、ゲートウィンドウの情報を、表示部４０８に出力してもよい。
【０１３０】
判定部４０５は、学習部４０４から出力された閉空間の情報と、特徴処理部４０３に備えた第２特徴計算部４０３２から出力された第２特徴とに基づいて、第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定し、判定した結果を表す判定信号を出力する。なお、判定部４０５において第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定する方法は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた判定部１０５と同様の方法である。また、判定部４０５は、第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定した結果を提示するための情報、つまり、判定信号によって表す情報を、表示部４０８に出力する。また、判定部４０５は、第２特徴が表す特徴被写体の位置と、閉空間が表す特徴被写体が移動する範囲の境界との間の距離を計算し、計算した距離の情報を、判定信号によって表す情報と共に表示部４０８に出力してもよい。
【０１３１】
表示部４０８は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示装置を備える表示ユーザーインターフェースである。表示部４０８は、第２画像取得部４０２から出力された第２画像、第２特徴計算部４０３２から出力された第２特徴、学習部４０４から出力された閉空間の情報、判定部４０５から出力された判定信号によって表す情報のそれぞれを提示するための画像を表示する。
【０１３２】
ここで、表示部４０８におけるそれぞれの情報の表示方法について説明する。表示部４０８は、第２画像取得部４０２から第２画像として出力された２枚の透視画像（２方向の透視画像）を予め定めた領域に並べて同時に表示する。そして、表示部４０８は、学習部４０４から出力された閉空間の情報を、対応する透視画像の上に重畳して表示する。このとき、学習部４０４から出力された閉空間の情報が、例えば、３次元の空間の情報である場合、表示部４０８は、治療装置１０に備えた放射線検出器１３−１と放射線検出器１３−２とのそれぞれにおけるジオメトリから求められる射影行列を利用することによって、閉空間の範囲を表す画像を対応する透視画像の上に重畳して表示する。さらに、表示部４０８は、第２特徴計算部４０３２から出力された第２特徴が表す特徴被写体の位置の情報を、対応する透視画像の上に重畳して表示する。このとき、表示部４０８は、第２特徴が表す特徴被写体の位置に、視覚的にわかりやすい記号やアイコンを対応する透視画像の上に重畳して表示する。ここで、第２特徴計算部４０３２から時系列に第２特徴が出力されている場合には、それぞれの第２特徴が表す特徴被写体の位置を更新することによって、特徴被写体が移動する様子を提示することができる。なお、この場合においてそれぞれの第２特徴が表す特徴被写体の位置を更新せずに追加していくように表示させた場合には、特徴被写体が移動した軌跡を提示することができる。
【０１３３】
なお、学習部４０４がゲートウィンドウの情報を出力する場合、表示部４０８は、ゲートウィンドウの範囲を表す画像を対応する透視画像の上に重畳して表示する。また、判定部４０５が、第２特徴が表す特徴被写体の位置と閉空間が表す特徴被写体が移動する範囲の境界との間の距離の情報を出力する場合、表示部４０８は、例えば、透視画像を並べて表示している領域の外側において対応する透視画像の周辺に、距離の情報を表す数字列を表示する。このとき、表示部４０８は、距離の値（大きさ）に基づいて、表示する距離の情報を表す数字列の色を、カラーチャートに従って変更させてもよい。
【０１３４】
また、表示部４０８は、判定部４０５から出力された判定信号が表す情報を重畳して表示する。例えば、判定部４０５から出力された判定信号が表す情報が、異常を検出したことを表している場合、表示部４０８は、異常が発生したことを通知するメッセージを全画面に重畳して大きく表示する。なお、異常が発生したことを通知するメッセージは、いわゆる、ポップアップ画面として、現在の表示に重畳してもよい。これにより、医用画像処理装置４００を備えた治療システム４の利用者（医師など）に、警告を発することができる。
【０１３５】
なお、医用画像処理装置４００を備えた治療システム４において利用者（医師など）に警告を発する構成は、図７に示した表示部４０８に限定されるものではない。例えば、表示部４０８に音声出力を備える構成とし、異常が発生したことを通知するメッセージやポップアップ画面を表示する場合に、警告音を発生してもよい。なお、利用者（医師など）への警告は、少なくとも異常が発生したことを通知ことができればよいとも考えられる。この場合、医用画像処理装置４００に備えた表示部４０８の代わりに音声出力部を備え、この音声出力部によって、異常が発生したことを警告音のみで通知する構成であってもよい。
【０１３６】
このような構成および動作によって、医用画像処理装置４００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像と、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像とに基づいて、治療計画において決定したゲートウィンドウと現在の患者Ｐの体内にある特徴被写体の位置とのずれを判定した結果を、判定信号として出力する。これにより、医用画像処理装置４００を備えた治療システム４では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１と同様に、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングでの治療ビームＢの照射と、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態の検知した場合に講じる施策とを行うことができる。
【０１３７】
しかも、医用画像処理装置４００では、表示部４０８が、医用画像処理装置４００に備えた構成要素から出力された情報を画像として表示する。これにより、医用画像処理装置４００では、治療中の状態を視覚的に確認することができる。このことにより、医用画像処理装置４００を備えた治療システム４では、治療中に患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡している状況を視覚的に確認しながら、放射線治療を安全に行うことができる。
【０１３８】
なお、医用画像処理装置４００における状態検知処理は、それぞれの処理段階における情報を表示部４０８が表することが異なる以外は、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００における状態検知処理と同様である。従って、医用画像処理装置４００における状態検知処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
【０１３９】
上述したように、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡して判定した結果を表す判定信号を出力する。これにより、第４の実施形態の医用画像処理装置４００を備えた治療システム４では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１と同様に、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングでの治療ビームＢの照射と、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態の検知した場合に講じる施策とを行うことができる。
【０１４０】
また、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、表示部４０８が、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡している状態を表示する。これにより、第４の実施形態の医用画像処理装置４００を備えた治療システム４では、現在の特徴被写体の位置を確認しながら、安全に放射線治療を行うことができる。また、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態を検知した場合に、表示部４０８が警告を表示する。これにより、第４の実施形態の医用画像処理装置４００を備えた治療システム４では、表示部４０８に表示された警告に応じて、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態に対応するための適切な施策を講じることができる。なお、表示部４０８は、第４の実施形態の医用画像処理装置４００に備える構成に限定されるものではなく、第４の実施形態の医用画像処理装置４００を備えた治療システム４に備える構成であってもよい。
【０１４１】
なお、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、図７に示した医用画像処理装置４００の構成において、表示部４０８が、医用画像処理装置４００に備えた構成要素から出力された情報に応じた画像を生成して表示（重畳）する構成である場合について説明した。しかし、表示部４０８に表示（重畳）する画像は、表示部４０８が生成する構成に限定されるものではなく、情報を出力するそれぞれの構成要素が生成する構成であってもよい。例えば、医用画像処理装置４００において、第２画像取得部４０２が、２枚の透視画像（２方向の透視画像）を予め定めた領域に並べて同時に表示するための１枚の画像を生成し、生成した１枚の画像を第２画像として表示部４０８に出力する構成であってもよい。この場合、表示部４０８は、第２画像取得部４０２から出力された１枚の画像をそのまま表示する構成となる。また、例えば、医用画像処理装置４００において、学習部４０４が、透視画像の上に重畳するための閉空間の範囲を表す画像を生成し、生成した画像を閉空間の情報として表示部４０８に出力する構成であってもよい。このとき、学習部４０４は、第２画像取得部４０２が生成する１枚の画像に並べられたそれぞれの透視画像に重畳して表示させる閉空間の範囲を表すそれぞれの画像が含まれた１枚の画像を、閉空間の情報として表示部４０８に出力してもよい。この場合、表示部４０８は、第２画像取得部４０２から出力された１枚の画像に、学習部４０４から出力された１枚の画像をそのまま重畳する構成となる。
【０１４２】
上記説明したように、医用画像処理装置４００は、判定部４０５が判定した結果を表示する表示部４０８をさらに備える。
【０１４３】
また、上記説明したように、医用画像処理装置４００において、表示部４０８は、第２画像を表示し、第２画像の表示上に閉空間の範囲を重畳して表示してもよい。
【０１４４】
（第５の実施形態）
以下、第５の実施形態について説明する。なお、第５の実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムの構成は、図１に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成において、医用画像処理装置１００が第５の実施形態の医用画像処理装置（以下、「医用画像処理装置５００」という）に代わった構成である。以下の説明においては、医用画像処理装置５００を備えた治療システムを、「治療システム５」という。
【０１４５】
なお、以下の説明においては、医用画像処理装置５００を備えた治療システム５の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を備えた治療システム１の構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素である医用画像処理装置５００の構成、動作、および処理についてのみを説明する。
【０１４６】
医用画像処理装置５００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、放射線治療において治療を行う患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡して、治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態を自動で検知し、検知した情報を出力する。そして、医用画像処理装置５００は、患者Ｐの体内の特徴被写体を追跡した結果に基づいて、治療装置１０に備えた治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射や、放射線源１２による放射線ｒの照射を制御する。
【０１４７】
以下、治療システム５を構成する医用画像処理装置５００の構成について説明する。図８は、第５の実施形態の医用画像処理装置５００の概略構成を示したブロック図である。図８に示した医用画像処理装置５００は、第１画像取得部１０１と、第２画像取得部１０２と、特徴処理部１０３と、学習部１０４と、判定部１０５と、制御部５０９とを備える。また、特徴処理部１０３は、第１特徴抽出部１０３１と、第２特徴計算部１０３２とを備える。
【０１４８】
医用画像処理装置５００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に制御部５０９が追加された構成である。なお、医用画像処理装置５００に備えたその他の構成要素は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同じ構成要素である。従って、以下の説明においては、医用画像処理装置５００の構成要素において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与し、それぞれの構成要素に関する詳細な説明は省略する。そして、以下の説明においては、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と異なる構成要素についてのみを説明する。
【０１４９】
判定部１０５は、学習部１０４から出力された閉空間の情報と、特徴処理部１０３に備えた第２特徴計算部１０３２から出力された第２特徴とに基づいて、第２特徴が閉空間内にあるか否かを判定した結果を表す判定信号を、制御部５０９に出力する。
【０１５０】
制御部５０９は、判定部１０５から出力された判定信号に基づいて、医用画像処理装置５００を備えた治療システム５における放射線治療を制御する。つまり、制御部５０９は、判定信号が異常を検出していないことを表している場合には、治療システム５における放射線治療を行い、判定信号が異常を検出したことを表している場合には、治療システム５における放射線治療を行わないように制御する。
【０１５１】
制御部５０９における放射線治療の制御では、例えば、治療装置１０に備えた治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射や、放射線源１２および放射線検出器１３による透視画像の撮影を制御する。より具体的には、判定信号が異常を検出しておらず、現在の特徴被写体の位置が閉空間の範囲内にあることを表している場合、制御部５０９は、放射線源１２に放射線ｒを照射させ、放射線検出器１３に患者Ｐの体内を通過して到達した放射線ｒを検出して患者Ｐの体内の透視画像を生成させるように制御する。また、判定信号が異常を検出しておらず、現在の特徴被写体の位置が治療計画において決定したゲートウィンドウ内に来たことを表している場合、制御部５０９は、治療ビーム照射門１４に治療ビームＢを照射させるように制御する。
【０１５２】
また、判定信号が異常を検出したことを表している場合、制御部５０９は、治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射を停止するように制御する。このとき、制御部５０９は、放射線源１２による放射線ｒの照射と、放射線検出器１３による透視画像の生成とを停止する、つまり、透視画像（第２画像）の撮影を停止するように制御してもよい。このように制御することによって、患者Ｐに対して不要な放射線ｒの照射を回避することができる。
【０１５３】
なお、判定信号が異常を検出したことを表す要因となった不測の事態としては、患者Ｐの咳やくしゃみ、患者Ｐが寝ている間の無呼吸症候群の発生など、長い時間を要さずに不測の事態が解消される、つまり、患者Ｐの咳やくしゃみなどが収まって、放射線治療を行うことができる安定した状態になることが考えられる。このため、制御部５０９は、判定信号が異常を検出したことを表している場合に、直ちに透視画像（第２画像）の撮影を停止するのではなく、予め定めた時間の間、透視画像の撮影間隔を長くし、その後も判定信号が異常を検出したことを表している場合に、透視画像の撮影を停止するように制御してもよい。
【０１５４】
このような構成および動作によって、医用画像処理装置５００は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像と、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像とに基づいて、治療ビームＢを照射するタイミングや不測の事態を自動で検知する。そして、医用画像処理装置５００では、検知した結果に基づいて、制御部５０９が、治療装置１０に備えた治療ビーム照射門１４による治療ビームＢの照射や、放射線源１２による放射線ｒの照射を制御する。特に、制御部５０９は、判定信号が異常を検出したことを表している場合には、患者Ｐへの治療ビームＢと放射線ｒとの照射を停止するように制御する。これにより、医用画像処理装置５００を備えた治療システム５では、放射線治療を安全に行うことができる。
【０１５５】
なお、医用画像処理装置５００における状態検知処理は、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００における状態検知処理に、制御部５０９による処理を追加することによって容易に考えることができる。より具体的には、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００の状態検知処理において、ステップＳ６００の処理の後、ステップＳ４００に戻る前に、制御部５０９によって治療ビームＢと放射線ｒとの照射を制御する処理を追加することによって容易に考えることができる。従って、医用画像処理装置５００における状態検知処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
【０１５６】
上述したように、第５の実施形態の医用画像処理装置５００では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡して判定した結果を表す判定信号を出力する。そして、第５の実施形態の医用画像処理装置５００では、判定信号に基づいて、治療装置１０における治療ビームＢと放射線ｒとの照射を制御する。これにより、第５の実施形態の医用画像処理装置５００を備えた治療システム５では、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡した状況に応じて、放射線治療を安全に行うことができる。
【０１５７】
なお、第５の実施形態の医用画像処理装置５００では、図８に示した医用画像処理装置５００の構成において、制御部５０９が、医用画像処理装置５００に備えた構成要素である場合について説明した。しかし、制御部５０９は、医用画像処理装置５００に備えた構成要素である構成に限定されるものではない。例えば、第５の実施形態の医用画像処理装置５００を備えた治療システム５において、制御部５０９の機能、つまり、医用画像処理装置５００に備えた判定部１０５が出力した判定信号に基づいて治療ビームＢと放射線ｒとの照射を制御する機能を、治療装置１０に備える構成であってもよい。
【０１５８】
上記説明したように、医用画像処理装置５００において、判定信号は、治療装置１０を制御する制御部へ送信される。
【０１５９】
上記に述べたとおり、各実施形態の医用画像処理装置では、治療前に撮影された患者Ｐの第１画像と、治療中に撮影されている患者Ｐの第２画像とに基づいて、治療中の患者Ｐの体内の特徴被写体の位置を追跡し、放射線治療において患者Ｐの体内の病巣に治療ビームＢを照射するタイミングや、治療中に患者Ｐに起こった不測の事態を検知した結果を表す判定信号を出力する。これにより、各実施形態の医用画像処理装置を備えた治療システムでは、治療中の患者Ｐに起こった不測の事態の検知した場合に施策を講じることができ、患者Ｐの呼気や吸気に同期した適切なタイミングで治療ビームＢを照射する放射線治療を安全に行うことができる。
【０１６０】
なお、第２の実施形態から第５の実施形態では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００にそれぞれの実施形態において特徴となる構成要素を追加した構成を説明した。しかし、それぞれの実施形態において特徴となる構成要素は、医用画像処理装置において排他的に備える構成に限定されるものではない。つまり、それぞれの実施形態において特徴となる構成要素は、医用画像処理装置において同時に備えてもよい。例えば、第４の実施形態の医用画像処理装置４００において備えた表示部４０８と、第５の実施形態の医用画像処理装置５００において備えた制御部５０９とを同時に備えた医用画像処理装置を構成してもよい。この場合、医用画像処理装置に備えるその他の構成要素は、適宜変更することによって、それぞれの構成要素に対応する機能を実現する。
【０１６１】
また、各実施形態では、医用画像処理装置と治療装置１０とのそれぞれが別体の装置である構成を説明した。しかし、医用画像処理装置と治療装置１０とは、別体の装置である構成に限定されるものではなく、医用画像処理装置と治療装置１０とが一体になった構成であってもよい。
【０１６２】
上記実施形態で説明した治療システムにおいて用いられる医用画像処理プログラムは、コンピュータを、複数の時刻に撮像装置によって撮像された被検体の複数の第１画像を取得する第１画像取得部と、第１画像とは異なる時刻に撮像装置によって撮像された被検体の第２画像を取得する第２画像取得部と、複数の第１画像から被検体の第１特徴の複数の位置を求め、第２画像から被検体内の第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める特徴処理部と、第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間を定める算出部と、第２特徴の位置が第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する判定部と、を備える医用画像処理装置として機能させるための医用画像処理プログラムである。
【０１６３】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、複数の時刻に撮像装置によって撮像された被検体（患者Ｐ）の複数の第１画像を取得する第１画像取得部（１０１）と、第１画像とは異なる時刻に撮像装置（２組の放射線源１２と放射線検出器１３）によって撮像された患者Ｐの第２画像を取得する第２画像取得部（１０２）と、複数の第１画像から患者Ｐの第１特徴の複数の位置を求め、第２画像から患者Ｐの体内の第１特徴に対応する第２特徴の位置を求める特徴処理部（１０３）と、第１特徴の複数の位置を含む第１閉空間（閉空間）を定める算出部（学習部１０４）と、第２特徴の位置が第１閉空間内にあるか否かを判定した結果に基づく判定信号を出力する判定部（１０５）とを持つことにより、放射線治療において放射線を照射中に起こった不測の事態を自動検知することができる。
【０１６４】
なお、例えば、図１において示した第１特徴抽出部１０３１および第２特徴計算部１０３２を含む特徴処理部１０３、学習部１０４、判定部１０５など、医用画像処理装置を構成する各構成要素による機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本実施形態の治療システムに係る上述した種々の機能を実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１６５】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１６６】
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】
【０１６７】
１・・・治療システム、１０・・・治療装置、１１・・・治療台、１２，１２−１，１２−２・・・放射線源、１３，１３−１，１３−２・・・放射線検出器、１４・・・治療ビーム照射門、１００、２００、３００、４００、５００・・・医用画像処理装置、１０１・・・第１画像取得部、１０２、４０２・・・第２画像取得部、１０３、３０３、４０３・・・特徴処理部、１０３１、３０３１・・・第１特徴抽出部、１０３２、３０３２、４０３２・・・第２特徴計算部、１０４、２０４、４０４・・・学習部、１０５、２０５、４０５・・・判定部、２０６・・・分類部、３０７・・・選択部、４０８・・・表示部、５０９・・・制御部
【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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