(57)【要約】【課題】放射線治療において放射線を照射中の患者の透視画像から、患者の体内に留置しておいたマーカーを自動で追跡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画像取得部と追跡部とを持つ。第１画像取得部は、患者の透視画像を第１画像として取得する。追跡部は、前記患者の体内に留置された被写体を複数の方向から観察して得られる複数の前記被写体の像である被写体像に共通する第１特徴に基づいて、前記第１画像に撮影された前記被写体を追跡する。【選択図】図２
2019154738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の透視画像を第１画像として取得する第１画像取得部と、
前記患者の体内に留置された被写体を複数の方向から観察して得られる複数の前記被写体の像である被写体像に共通する第１特徴に基づいて、前記第１画像に撮影された前記被写体を追跡する追跡部と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
複数の前記被写体像のそれぞれに対応する複数の学習用画像を取得する学習用画像取得部と、
複数の前記学習用画像に含まれる前記被写体像のそれぞれに共通する前記第１特徴を学習する学習部と、
をさらに備える、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記学習用画像取得部は、
前記第１画像を撮影する撮像装置のジオメトリ情報と、前記被写体の３次元の形状とに基づいて、前記被写体が前記第１画像に撮影されたときの前記被写体像を模擬した模擬画像に基づいた前記学習用画像として取得する、
請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記学習用画像は、
前記模擬画像と、前記第１画像とを合成した画像である、
請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記学習用画像は、
前記模擬画像と、前記第１画像と同じ範囲が撮影された臨床画像とを合成した画像である、
請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記学習用画像は、
前記被写体像の重心が中心に位置するように予め定められた範囲の正例画像と、
前記被写体像の重心が前記正例画像の状態以外である前記正例画像と同じ範囲の負例画像と、
によって構成されている、
請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記第１画像とは異なる時刻に撮影された前記透視画像を第２画像として取得する第２画像取得部と、
前記第２画像に撮影された前記被写体像を抽出するオブジェクト抽出部と、
をさらに備え、
前記学習用画像取得部は、
前記第２画像に撮影された前記被写体の姿勢に対応する前記学習用画像を取得する、
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】
前記学習用画像は、
前記第２画像から抽出された前記被写体像と、前記第２画像と同じ範囲が撮影された臨床画像とを合成した画像である、
請求項７に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記被写体像のテンプレートを取得するテンプレート取得部と、
前記追跡部が追跡した前記被写体の位置の情報に基づいて、前記被写体の姿勢を検出する姿勢検出部と、
前記被写体の姿勢に対応する前記テンプレートを選択するテンプレート選択部と、
をさらに備え、
前記追跡部は、
前記テンプレート選択部によって前記テンプレートが選択された場合、選択された前記テンプレートを用いて前記被写体を追跡する、
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１画像を表示させ、前記第１画像内で追跡した前記被写体の位置の情報を、表示させている前記第１画像内に重畳して表示させる、
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。
【請求項１１】
治療する対象の部位の位置の情報を、表示させている前記第１画像内に重畳して表示させる、
請求項１０に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記追跡部が追跡した前記被写体の位置の情報に基づいて、治療する対象の部位に対する治療を制御する制御部、
をさらに備える、
請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記制御部は、
前記追跡部が追跡した前記被写体の位置の情報に基づいて、前記被写体の撮影を制御する、
請求項１２に記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記被写体は、
前記患者の体内に留置されたマーカーである、
請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
前記マーカーは、
球型以外の形状である、
請求項１４に記載の医用画像処理装置。
【請求項１６】
請求項１から請求項１５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置と、
治療する対象の部位に治療ビームを照射する照射部と、前記被写体を撮影する撮像装置とを具備した治療装置と、
追跡した前記被写体の位置の情報に基づいて、治療する対象の部位に対する治療を制御する制御部と、
を備える治療システム。
【請求項１７】
追跡した前記被写体の位置の情報を表示する表示部、
をさらに備える、
請求項１６に記載の治療システム。
【請求項１８】
コンピュータを、
患者の透視画像を第１画像として取得する第１画像取得部と、
前記患者の体内に留置された被写体を複数の方向から観察して得られる複数の前記被写体の像である被写体像に共通する第１特徴に基づいて、前記第１画像に撮影された前記被写体を追跡する追跡部と、
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される必要がある。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、その正常な組織にまで影響を与える場合があるからである。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）が行われ、患者の体内にある病巣の位置が３次元的に把握される。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、放射線を照射する方向や照射する放射線の強度が計画される。その後、治療の段階において、患者の位置を治療計画の段階の患者の位置に合わせて、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が病巣に照射される。
【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）画像との画像照合が行われ、それぞれの画像の間での患者の位置のずれが求められる。そして、求めた患者の位置のずれに基づいて寝台が移動させられる。これにより、患者の体内の病巣や骨などの位置が、治療計画のときと合わせられる。
【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られる。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。しかし、最終的には、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する。そして、利用者（医師など）による確認が取れ次第、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、経皮的な手術によって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。これらの放射線を照射する方法は、呼吸同期照射方法と呼ばれている。
【０００６】
患者の体内に留置するマーカーは、金属製であり、透視画像においては暗く写るため視認性が高い。これは、透視画像を撮影する際に用いるＸ線などは、金属に吸収されやすい性質があるからである。このため、マーカーの追跡では、予めマーカーを撮影した画像をテンプレートとして用意し、テンプレートマッチングによって治療段階において撮影した透視画像内のマーカーの位置を検出することが行われる。
【０００７】
ところで、患者の体内に留置するマーカーの形状には、球型や、棒型、楔型など、様々な形状がある。マーカーが球型である場合、透視画像内に写るマーカーの像は、マーカーの３次元空間内の姿勢によらずに円形となる。このため、球型のマーカーは、テンプレートマッチングによって容易に位置を検出することができる。ところが、球型のマーカーは、患者の日常の生活において移動してしまうことがある。つまり、マーカーが球型である場合、治療計画の段階のときの位置と、治療段階のときの位置とでずれてしまうことがある。マーカーの位置がずれてしまうと、治療段階において照射する放射線が、正確に病巣の位置に照射されないことになってしまう。このことから、近年では、患者の体内に留まりやすい、棒型や楔型のマーカーなどの球型ではないマーカーが採用される機会が増えている。しかし、マーカーが棒型や楔型である場合、透視画像内に写るマーカーの像は、マーカーの３次元空間内の姿勢によって様々な形に変化する。このため、テンプレートマッチングによる棒型や楔型のマーカーの位置の検出は、球型のマーカーの位置を検出するより難しくなる。
【０００８】
このため、透視画像内に写るマーカーを追跡する方法の一例として、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、様々な角度から撮影したマーカーの像をテンプレートとして複数用意しておき、それぞれのテンプレートとのテンプレートマッチングによって、治療段階において撮影した透視画像内のマーカーの位置を検出する。しかしながら、特許文献１に開示されている方法では、多数のテンプレートと透視画像内のマーカーとの間の類似度の計算が必要になる。このため、特許文献１に開示されている方法では、マーカーの追跡のリアルタイム性が低くなってしまうという問題がある。また、特許文献１に開示されている方法では、実際のマーカーの像と大きく異なるテンプレートもテンプレートマッチングに使用されるため、透視画像に含まれるマーカー以外の像と類似度が高いテンプレートが存在してしまうことも考えられる。この場合、特許文献１に開示されている方法では、透視画像に含まれるマーカー以外の像をマーカーとして検出して追跡してしまう可能性が高くなってしまうとことが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１６−１３１７３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
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の患者の透視画像から、患者の体内に留置しておいたマーカーを自動で追跡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】
【００１１】
実施形態の医用画像処理装置は、第１画像取得部と追跡部とを持つ。第１画像取得部は、患者の透視画像を第１画像として取得する。追跡部は、前記患者の体内に留置された被写体を複数の方向から観察して得られる複数の前記被写体の像である被写体像に共通する第１特徴に基づいて、前記第１画像に撮影された前記被写体を追跡する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、放射線治療において放射線を照射中の患者の透視画像から、患者の体内に留置しておいたマーカーを自動で追跡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ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【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すブロック図。
【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すブロック図。
【図３】第１の実施形態の医用画像処理装置を構成する学習装置の動作の流れを示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態の医用画像処理装置を構成する動体追跡装置の動作の流れを示すフローチャート。
【図５】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における放射線の照射経路とマーカーとの関係を説明するための図。
【図６】第２の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図７】第２の実施形態の医用画像処理装置を構成する学習装置の動作の流れを示すフローチャート。
【図８】第２の実施形態の医用画像処理装置を構成する学習装置において抽出するマーカーの像の一例の図。
【図９】第３の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図１０】第３の実施形態の医用画像処理装置が表示する情報を示す図。
【図１１】第４の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図１２】第４の実施形態の医用画像処理装置を構成する動体追跡装置の動作の流れを示すフローチャート。
【図１３】第４の実施形態の医用画像処理装置を構成する動体追跡装置においてマーカーの追跡に用いるテンプレートを示す図。
【図１４】第５の実施形態の医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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。
【００１５】
（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すブロック図である。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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
治療ビーム照射門１４は、患者Ｐの体内の治療する対象の部位である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。
【００２４】
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つのみ備える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、治療システム１は、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もよい。
【００２５】
医用画像処理装置１００は、肺や肝臓など、患者Ｐの呼吸や心拍の動きによって移動してしまう器官に対して治療ビームＢを照射する呼吸同期照射方法によって放射線治療を行う呼吸同期照射装置として用いられる。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の体内に留置されているマーカーを追跡する。これにより、医用画像処理装置１００では、例えば、マーカーと病巣との相対的な位置の関係などから、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ことができる。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学習したマーカーの像（以下、「マーカー像」という）の特徴に基づいて、現在の患者Ｐの透視画像に撮影されたマーカーの位置を追跡することによって行われる。そして、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの体内に留置されているマーカー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。
【００２６】
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。
【００２７】
続いて、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の概略構成を示すブロック図である。図２に示した医用画像処理装置１００は、学習装置１１０と、動体追跡装置１２０とを備える。また、学習装置１１０は、学習用画像取得部１１１と、学習部１１２と、パラメータ記憶部１１３とを備える。また、動体追跡装置１２０は、第１画像取得部１２１と、追跡部１２２とを備える。
【００２８】
学習装置１１０は、放射線治療を行う前に、医用画像処理装置１００における学習用画像を取得し、取得した学習用画像からマーカー像を検出するための第１特徴を学習する。また、学習装置１１０は、学習した第１特徴に基づいて、マーカーの特徴を表す特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。
【００２９】
学習用画像取得部１１１は、医用画像処理装置１００における学習用画像を取得する。学習用画像取得部１１１は、取得した学習用画像を、学習部１１２に出力する。ここで、学習用画像は、放射線治療を行う際の治療計画の段階やその前の段階において作成される複数の画像である。学習用画像は、仮想的な３次元空間に配置した被写体であるマーカーの像を、放射線治療を行う部位の臨床画像に合成して作成される。より具体的には、学習用画像は、追跡する対象のマーカーが患者の体内に留置される際の様々な方向を模擬した模擬画像であるシミュレーション画像を、放射線治療を行う部位ごとの臨床画像に合成することによって作成される。なお、学習用画像を生成するための臨床画像は、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）画像であってもよい。これにより、学習用画像は、患者の体内に留置されているマーカーが取り得るマーカー像のあらゆる方向を模擬した画像となる。なお、シミュレーション画像と臨床画像との合成は、例えば、アルファブレンドなどの既存の画像合成の技術によって行われる。
【００３０】
学習部１１２は、学習用画像取得部１１１から複数の学習用画像を取得し、取得した複数の学習用画像から、学習用画像内に被写体像として含まれるマーカー像に共通する第１特徴を学習する。ここで、学習部１１２は、複数の学習用画像から、マーカーをあらゆる方向から観察した場合に得られる複数の第１特徴を学習する。なお、学習部１１２におけるマーカーの第１特徴の学習は、例えば、既存の機械学習の技術を用いて行う。そして、学習部１１２は、学習によって得られた第１特徴に基づいて、マーカーの方向の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算する。学習部１１２は、計算した特徴抽出パラメータを、パラメータ記憶部１１３に出力して記憶させる。
【００３１】
パラメータ記憶部１１３は、学習部１１２から出力された特徴抽出パラメータを記憶する記憶装置である。パラメータ記憶部１１３は、動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２からの要求に従って、記憶している特徴抽出パラメータを追跡部１２２に出力する。
【００３２】
動体追跡装置１２０は、放射線治療を行っているときに、医用画像処理装置１００において追跡するマーカーが撮影された患者Ｐの透視画像である第１画像を取得し、学習装置１１０が学習したマーカーの第１特徴に基づいて、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。また、動体追跡装置１２０は、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【００３３】
第１画像取得部１２１は、治療中に撮影された患者Ｐの透視画像である第１画像を取得する。第１画像取得部１２１は、取得した第１画像を追跡部１２２に出力する。ここで、第１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１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１画像取得部１２１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。
【００３４】
追跡部１２２は、第１画像取得部１２１から出力された第１画像に被写体として撮影されたマーカーを追跡する。追跡部１２２は、マーカーの追跡を行う際に、学習装置１１０に備えたパラメータ記憶部１１３に記憶されている特徴抽出パラメータを取得する。そして、追跡部１２２は、取得した特徴抽出パラメータに基づいて、第１画像取得部１２１から出力された第１画像に被写体像として含まれるマーカー像の第１特徴と同様の特徴を算出（抽出）する。なお、以下の説明においては、説明を容易にするため、追跡部１２２が算出（抽出）する第１特徴と同様の特徴も「第１特徴」という。追跡部１２２は、算出した第１特徴に基づいて、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。そして、追跡部１２２は、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【００３５】
このような構成によって、医用画像処理装置１００は、学習したマーカーの特徴に基づいて、現在の患者Ｐの体内にあるマーカーを追跡し、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。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。なお、治療システム１では、追跡しているマーカーの位置、つまり、マーカーの位置から特定することができる患者Ｐの体内の病巣の位置が、予め定めた範囲内に位置するときに治療ビームＢを照射するように制御する。言い換えれば、治療システム１では、患者Ｐの体内の病巣の位置が予め定めた範囲内に位置していないときには、治療ビームＢの照射を停止するように制御する。
【００３６】
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。
【００３７】
ここで、治療システム１を構成する医用画像処理装置１００の動作の概略について説明する。まず、医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０の動作の概略について説明する。図３は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０の動作の流れを示すフローチャートの一例である。なお、医用画像処理装置１００において学習装置１１０は、放射線治療を行う前に、特徴抽出パラメータをパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。
【００３８】
学習装置１１０が動作を開始すると、学習用画像取得部１１１は、まず、学習用画像を取得する（ステップＳ１００）。続いて、学習部１１２は、学習用画像取得部１１１から出力されたそれぞれの学習用画像に含まれるマーカー像に共通する第１特徴を学習する（ステップＳ１０１）。続いて、学習部１１２は、学習によって得られた第１特徴に基づいて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パラメータ記憶部１１３に出力して記憶させる（ステップＳ１０２）。
【００３９】
続いて、医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０の動作の概略について説明する。図４は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０の動作の流れを示すフローチャートの一例である。なお、医用画像処理装置１００において動体追跡装置１２０は、放射線治療を行う際に、特徴抽出パラメータに基づいて実際に患者の体内に留置されているマーカーを追跡する。
【００４０】
動体追跡装置１２０が動作を開始すると、第１画像取得部１２１は、まず、第１画像を取得する（ステップＳ１０３）。続いて、追跡部１２２は、第１画像取得部１２１から出力された第１画像内のマーカーの位置を予測する（ステップＳ１０４）。続いて、追跡部１２２は、パラメータ記憶部１１３に記憶されている特徴抽出パラメータを取得し、取得した特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいて、予測したマーカーの位置の尤度を計算する（ステップＳ１０５）。続いて、追跡部１２２は、計算した尤度に基づいて、第１画像に含まれるマーカーの位置を計算する（ステップＳ１０６）。
【００４１】
次に、治療システム１を構成する医用画像処理装置１００の動作の詳細について説明する。まず、医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０における学習用画像の取得方法について説明する。
【００４２】
なお、追跡部１２２が追跡する対象のマーカーの形状には、球型や、棒型、楔型、クリップ型など、様々な形状がある。より具体的には、マーカーとしては、例えば、直径が２ｍｍの球形状の金属製の球型マーカーや、例えば、直径が０．５ｍｍで長さが５ｍｍや７ｍｍ、１０ｍｍの棒形状の金属製の棒型マーカーがある。患者Ｐの体内に留置されているマーカーが球型マーカーである場合には、放射線治療を行う際に撮影する患者Ｐの透視画像に撮影されるマーカー像は、マーカーの３次元空間内の姿勢によらずに円形となる。一方、患者Ｐの体内に留置されているマーカーが棒型マーカーである場合には、放射線治療を行う際に撮影する患者Ｐの透視画像に撮影されるマーカー像は、マーカーの３次元空間内の姿勢によって様々な形に変化する。以下の説明においては、学習用画像取得部１１１が、患者の体内に留置された球型マーカー以外のマーカーの学習用画像を取得するものとし、その一例として、棒型マーカーの学習用画像を取得する場合について説明する。
【００４３】
図５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における放射線の照射経路とマーカー（棒型マーカー）との関係の一例を説明するための図である。図５は、図１に示した治療装置１０における放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との位置関係を抜粋した図である。図５に示したように、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との間の３次元空間において、棒型マーカーＭの長さ方向が、放射線検出器１３−１の撮影面に対する法線方向（放射線源１２−１が照射する放射線ｒ−１の照射経路の方向）に平行になるように患者Ｐの体内に留置されている場合、棒型マーカーＭのマーカー像は円形となる。そして、図５に示した状態から、棒型マーカーＭを傾けていくと、棒型マーカーＭのマーカー像は、長さ方向の特徴が表れて、徐々に長くなる。なお、このようなマーカーの姿勢に応じてマーカー像の形が様々に変化する特徴は、棒型マーカーＭのみにおける特徴ではなく、楔型のマーカーや、クリップ型のマーカー、つまり、球型のマーカー以外のマーカーにおいては同様である。
【００４４】
学習装置１１０では、マーカーの姿勢によって形が様々に変化するマーカー像を患者Ｐの体内の透視画像内から検出するために、それぞれのマーカー像に共通する特徴となる第１特徴を学習する。
【００４５】
なお、図５においては、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との組によって構成される撮像装置によって撮影される棒型マーカーＭの一例を示した。しかし、図１に示したように、治療システム１では、２つの撮像装置を備えている。従って、学習装置１１０は、同じ棒型マーカーＭを治療システム１に備える２つの撮像装置で同時に撮影することによって得られるそれぞれの透視画像からマーカー像を検出するための２つの第１特徴を１対の第１特徴として学習する。つまり、学習装置１１０は、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との組によって撮影される透視画像からマーカー像を検出するための第１特徴と、放射線源１２−２と放射線検出器１３−２との組によって撮影される透視画像からマーカー像を検出するための第１特徴とを１組の第１特徴として学習する。例えば、３次元空間において棒型マーカーＭが図５に示したように患者Ｐの体内に留置されている場合、上述したように、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との組によって撮影される透視画像では、棒型マーカーＭのマーカー像は円形となる。一方、この場合、放射線源１２−２と放射線検出器１３−２との組によって撮影される透視画像では、棒型マーカーＭのマーカー像は長さが最も長い長方形となる。従って、学習装置１１０は、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との組によって撮影される円形のマーカー像と、放射線源１２−２と放射線検出器１３−２との組によって撮影される長方形のマーカー像との組を、患者Ｐの体内のそれぞれの透視画像内から検出するための第１特徴を学習する。
【００４６】
ここで、学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１が、第１特徴を学習するために用いる学習用画像を取得する方法について説明する。学習用画像は、追跡する対象の棒型マーカーＭが所定の領域内に撮影されている状態の複数の画像（以下、「正例画像」という）と、その他の状態の複数の画像（以下、「負例画像」という）とによって構成されている。なお、負例画像におけるその他の状態とは、例えば、棒型マーカーＭが所定の領域に撮影されていない、棒型マーカーＭが撮影されていないなど、棒型マーカーＭが撮影されている状態が正例画像の状態以外のことである。
【００４７】
まず、学習用画像取得部１１１による正例画像の取得方法について説明する。ここでは、追跡の対象となる棒型マーカーＭを、その姿勢を変えながら患者Ｐの透視画像である第１画像を撮影する放射線源１２と放射線検出器１３との間の位置に設置して撮影した画像の全体の領域から、棒型マーカーＭの重心が画像の中心に位置するように予め定めた大きさ（範囲）の領域を切り出した画像を、正例画像とする。なお、上述したように、棒型マーカーＭは金属製であるため、撮影した画像において棒型マーカーＭのマーカー像は暗く撮影される。このため、学習用画像取得部１１１では、撮影した画像に含まれるそれぞれの画素の値（画素値）が低い画素の領域の中心位置を、棒型マーカーＭの重心の位置として抽出する。
【００４８】
学習用画像取得部１１１は、撮像装置（放射線源１２と放射線検出器１３とのそれぞれの組）によって実際に撮影を行った画像から正例画像を取得してもよい。ここで、正例画像を取得するための画像は、例えば、人体を再現した撮影用の人体ファントム内に実際の棒型マーカーＭを留置させた状態を実際の撮像装置で撮影した画像であってもよい。この場合、撮影のために照射する放射線ｒの放射線量（例えば、Ｘ線量）を変えながら撮影を行って、同じ姿勢の棒型マーカーＭで放射線量が異なる場合の正例画像を取得するようにしてもよい。また、正例画像を取得するための画像は、棒型マーカーＭが体内に留置されている患者Ｐを実際に撮像装置によって撮影した透視画像、つまり、以前に患者Ｐを撮影した透視画像であってもよい。
【００４９】
なお、撮像装置によって実際に撮影を行った画像から正例画像を取得する場合、患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭが取り得る全ての姿勢に対応した正例画像を取得（収集）することができるとは限らない。このため、学習用画像取得部１１１は、放射線源１２と放射線検出器１３との間に位置する棒型マーカーＭの姿勢を再現（模擬）する環境、すなわち、シミュレーション環境を計算機などによって構築し、仮想的に作成したシミュレーション画像から正例画像を取得するようにしてもよい。以下に、構築したシミュレーション環境によって仮想的に作成したシミュレーション画像から正例画像を取得する方法について説明する。
【００５０】
学習用画像取得部１１１が正例画像を取得するために構築するシミュレーション環境では、まず、治療システム１を構成する治療装置１０に備えた撮像装置を再現する。より具体的には、図１に示したように、治療システム１を構成する治療装置１０では、放射線源１２と放射線検出器１３との位置が固定されている。つまり、治療装置１０では、放射線源１２と放射線検出器１３との組によって構成される撮像装置が撮影する方向が固定されている。このため、放射線源１２と放射線検出器１３とが設置された３次元空間内において所定の３次元座標を定義したとき、放射線源１２と放射線検出器１３との位置を、３軸の座標値で表すことができる。以下の説明においては、３軸の座標値の情報を、放射線源１２と放射線検出器１３との組によって構成される撮像装置のジオメトリ情報とよぶ。
【００５１】
学習用画像取得部１１１は、ジオメトリ情報を利用して、治療装置１０に備えた撮像装置を再現する。なお、棒型マーカーＭの３次元の形状に関する情報（以下、「形状情報」という）は、予めわかっている。このため、学習用画像取得部１１１は、ジオメトリ情報と形状情報とを利用して、図５に示したような、放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との間に棒型マーカーＭが置かれた３次元空間を再現する。ここで学習用画像取得部１１１が再現した３次元空間では、放射線源１２−１から出力された放射線ｒ−１が棒型マーカーＭを通過することによって減衰するエネルギーを計算することができるため、学習用画像取得部１１１は、仮想的に撮像装置で撮影された棒型マーカーＭのマーカー像を取得することができる。このとき、学習用画像取得部１１１は、棒型マーカーＭを通過して減衰する放射線ｒ−１のエネルギーを厳密に計算する必要はない。従って、学習用画像取得部１１１は、棒型マーカーＭを通過した放射線ｒ−１と通過していない放射線ｒ−１とのそれぞれが到達した放射線検出器１３−１の画素を区別したシミュレーション画像を仮想的に生成してもよい。このとき、学習用画像取得部１１１は、放射線ｒ−１が棒型マーカーＭ内を通過した経路の長さに応じて濃淡をつけたシミュレーション画像を仮想的に生成してもよい。学習用画像取得部１１１は、このようにして生成したシミュレーション画像から正例画像を取得する。
【００５２】
なお、図１示した治療システム１では、同時に撮影することができる２つの撮像装置を備えている。従って、学習用画像取得部１１１は、それぞれの撮像装置に対応するシミュレーション画像を仮想的に生成し、生成した画像から正例画像を取得する。ここで、図５に示した放射線ｒ−１の照射経路に直交する２軸に設定した３軸周りでの棒型マーカーＭの回転量を（θ，φ，η）とした場合を考える。この場合、学習用画像取得部１１１は、棒型マーカーＭにおける３つの回転量を棒型マーカーＭの姿勢のパラメータ（以下、「姿勢パラメータ」という）とし、それぞれの姿勢パラメータを連続的に変更しながら仮想的に生成したシミュレーション画像から正例画像を取得する。なお、学習用画像取得部１１１は、それぞれの姿勢パラメータを連続的に変更するのではなく、例えば、１５°間隔など、予め定めた間隔ごとに変更しながら仮想的に生成したシミュレーション画像から正例画像を取得してもよい。また、学習用画像取得部１１１は、仮想的に生成したシミュレーション画像と、治療前に撮影した患者Ｐの透視画像や臨床画像とを、例えば、アルファブレンドなどの既存の画像合成の技術で合成した画像、つまり、透視画像や臨床画像に含まれるノイズなども含めて再現した画像から正例画像を取得してもよい。なお、シミュレーション画像と透視画像や臨床画像との合成は、画像合成の技術を用いることに限定されるもではない。例えば、学習用画像取得部１１１は、透視画像や臨床画像において、シミュレーション画像に含まれる棒型マーカーＭの位置に対応する画素の画素値を、マーカー像の画素値や予め定めた画素値（例えば、画素値＝“０”など）に置き換えることによって、シミュレーション画像と透視画像とを合成してもよい。
【００５３】
続いて、学習用画像取得部１１１による負例画像の取得方法について説明する。ここでは、治療前に撮影した患者Ｐの透視画像の全体の領域から、正例画像において予め定めた大きさの領域と同じ大きさの領域を切り出した画像を、負例画像とする。つまり、負例画像は、正例画像において棒型マーカーＭの重心が画像の中心に位置するように予め定めた領域と同じ大きさ（範囲）の領域を、透視画像の全体の領域から切り出した画像である。なお、人体ファントムの画像や、過去の臨床時に得られた臨床画像、つまり、実際の撮像装置で撮影した画像から正例画像と同じ大きさの領域を切り出した画像を、負例画像としてもよい。この場合、負例画像を得るための画像を撮影する際に照射する放射線ｒの放射線量（例えば、Ｘ線量）は、正例画像を得るための画像を撮影する際に照射した放射線ｒの放射線量（例えば、Ｘ線量）と同等であることが望ましい。また、負例画像は、棒型マーカーＭの一部や全体が撮影されている画像であってもよい。ただし、正例画像と負例画像とでは、棒型マーカーＭが撮影されている領域が異なる。より具体的には、正例画像では、上述したように、棒型マーカーＭの重心が正例画像の中心に位置する領域内に撮影されている。これに対して、負例画像では、棒型マーカーＭの重心が同じ領域以外に撮影されている。
【００５４】
学習用画像取得部１１１は、上述したような正例画像と負例画像とを、学習用画像として取得する。そして、学習用画像取得部１１１は、取得した学習用画像を、学習部１１２に出力する。
【００５５】
これにより、学習部１１２は、学習用画像取得部１１１から出力された複数の学習用画像に基づいて、棒型マーカーＭのマーカー像に共通する第１特徴を学習する。学習部１１２では、学習用画像取得部１１１から出力された正例画像と負例画像とを識別する２クラス分類問題を解く、関数ｆの識別器が構成されている。学習部１１２では、任意の教師付き学習の識別器を、学習部１１２に構成する識別器として利用している。より具体的には、学習部１１２は、例えば、２クラスサポートベクターマシーンや、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、決定木などを、識別器として構成している。なお、学習部１１２が利用する識別器の一例については、後述する追跡部１２２の動作と共に説明する。
【００５６】
学習部１１２は、学習によって得られた第１特徴から計算した特徴抽出パラメータを、パラメータ記憶部１１３に出力する。これにより、パラメータ記憶部１１３は、学習部１１２から出力された特徴抽出パラメータを記憶する。そして、パラメータ記憶部１１３は、追跡部１２２が棒型マーカーＭを追跡する際に出力する特徴抽出パラメータの要求に応じて、記憶している特徴抽出パラメータを、追跡部１２２に出力する。
【００５７】
このようにして学習装置１１０は、図３に示した学習装置１１０の動作の流れを示したフローチャートの一例のそれぞれのステップにおいて、学習用画像（正例画像および負例画像）の取得と、棒型マーカーＭのマーカー像に共通する第１特徴の学習および特徴抽出パラメータの計算を行い、計算した特徴抽出パラメータをパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。
【００５８】
次に、医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０におけるマーカーの追跡方法について説明する。動体追跡装置１２０では、治療中に撮影された患者Ｐの第１画像（透視画像）に撮影された棒型マーカーＭと追跡する。
【００５９】
なお、図１示したように、治療システム１を構成する治療装置１０では、２つの撮像装置によって２方向から患者Ｐの第１画像を撮影する。このため、第１画像取得部１２１は、２つの撮像装置のそれぞれが撮影した２方向の第１画像、つまり、２枚の透視画像を取得する。
【００６０】
ここで、動体追跡装置１２０に備えた第１画像取得部１２１が、第１画像を取得する方法について説明する。患者Ｐに対して放射線治療を行う際には、まず、患者Ｐの体内の病巣や骨などの位置を、治療計画のときの位置と合わせるために、患者Ｐの位置決めを行う。より具体的には、図１に示したように患者Ｐを治療台１１に寝かせた状態で、患者Ｐの体内の透視画像である第１画像を撮影する。そして、撮影した第１画像と治療計画のときに撮影した３次元のＣＴ画像から作成した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Ｐの位置のずれを求め、求めた患者の位置のずれに基づいて治療台１１を移動させて、現在の患者Ｐの体内の病巣や骨などの位置を、治療計画のときの位置と合わせる。その後、棒型マーカーＭを正しく追跡することができるか否か確認するため、数回の呼吸分の第１画像を撮影する。このとき、治療ビームＢは、患者Ｐには照射していない。そして、棒型マーカーＭを正しく追跡することができることが確認された後に、放射線治療を開始する。なお、放射線治療を行っている間、それぞれの撮像装置は、予め定めた時間の間隔ごとに、第１画像を撮影する。第１画像取得部１２１は、それぞれの撮像装置によって撮影された第１画像を、逐次取得する。そして、第１画像取得部１２１は、取得した２方向の第１画像のそれぞれを、追跡部１２２に出力する。
【００６１】
追跡部１２２は、第１画像取得部１２１から出力された２方向の第１画像に撮影された棒型マーカーＭを追跡する。より具体的には、追跡部１２２は、第１画像取得部１２１から出力された第１画像に撮影されている棒型マーカーＭのマーカー像を、パラメータ記憶部１１３から取得した特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいて追跡する。なお、追跡部１２２は、治療装置１０に備えたそれぞれの撮像装置のジオメトリ情報を利用して、放射線源１２から照射された放射線ｒが通過して放射線検出器１３に到達するまでの間に位置する棒型マーカーＭの３次元座標内の位置を求める。つまり、追跡部１２２は、図５に示したように棒型マーカーＭが留置されている場合における所定の３次元座標内の棒型マーカーＭの位置を、射影行列として求める。このため、追跡部１２２では、それぞれの撮像装置に対応する射影行列をジオメトリ情報から予め求めておく。つまり、追跡部１２２は、それぞれの撮像装置ごとに射影行列を求めておく。そして、追跡部１２２は、２つの第１画像に撮影された棒型マーカーＭの位置（２次元座標の位置）から、三角測量の原理を利用して、所定の３次元空間内にある棒型マーカーＭの位置を表す３次元座標の座標値を計算する。これにより、追跡部１２２は、所定の３次元空間内にある棒型マーカーＭが、患者Ｐの体内の透視画像（第１画像）内のいずれの位置に撮影されているのかを計算する。
【００６２】
ここで、動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２が、第１画像に撮影された棒型マーカーＭを追跡する方法について説明する。追跡部１２２は、棒型マーカーＭの追跡を開始すると、図４に示した動体追跡装置１２０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ１０４において、まず、第１画像取得部１２１から出力された第１画像内の棒型マーカーＭの位置を予測する。
【００６３】
上述したように、第１画像取得部１２１は、放射線治療を行っている間であっても、それぞれの撮像装置が予め定めた時間の間隔ごとに撮影した第１画像を逐次取得して追跡部１２２に出力する。ここで、第１画像取得部１２１から最初に出力された第１画像に対しては、追跡部１２２が棒型マーカーＭを追跡する処理を開始した初期の段階であるため、棒型マーカーＭの位置は未知である。このため、追跡部１２２は、患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭの位置はほぼ移動しないことを利用し、例えば、患者Ｐの位置あわせを行った後に撮影した数回の呼吸分の第１画像、つまり、放射線治療を開始する前の第１画像（以下、「治療前第１画像」という）に撮影された棒型マーカーＭの位置を計算する。
【００６４】
より具体的には、棒型マーカーＭの追跡処理を開始した初期の段階の棒型マーカーＭの位置の予測処理では、追跡部１２２は、ジオメトリ情報から予め求めておいた射影行列を用いて、治療前第１画像内に棒型マーカーＭの位置を射影する。そして、追跡部１２２は、１呼吸周期分のそれぞれの治療前第１画像内に棒型マーカーＭの位置の射影を完了した後、１つの治療前第１画像（例えば、患者Ｐの呼気または吸気のときの治療前第１画像）内に複数の棒型マーカーＭの位置を指定する。なお、治療前第１画像内に指定した複数の棒型マーカーＭの位置を内包する領域は、棒型マーカーＭが必ず存在する領域である。追跡部１２２は、治療前第１画像内に指定した棒型マーカーＭが必ず存在する領域を、治療中第１画像内で予測する棒型マーカーＭの位置（予測位置）とする。
【００６５】
なお、マーカーの追跡を利用した呼吸同期照射方法による放射線治療では、患者Ｐの体内に棒型マーカーＭを留置した後、治療計画を立案するために、ＣＴ画像を動画として撮影した４次元のＣＴ画像を撮影することがある。この４次元のＣＴ画像は、例えば、１呼吸周期分の長さの動画像である。４次元のＣＴ画像では、棒型マーカーＭの位置を、治療システム１を利用する放射線治療の実施者（医師など）が目視で確認することが容易である。そして、ＣＴ画像内の棒型マーカーＭの位置（３次元座標）がわかれば、射影行列を用いて治療前第１画像内に棒型マーカーＭの位置を射影することができる。このため、追跡部１２２は、治療システム１の利用者によって指定された４次元のＣＴ画像内の領域を、棒型マーカーＭが必ず存在する領域としてもよい。また、追跡部１２２は、患者Ｐの同じ病巣に対して行った以前の放射線治療において同じ棒型マーカーＭを追跡したときの棒型マーカーＭの位置の軌跡を内包する領域を、今回の放射線治療において棒型マーカーＭが必ず存在する領域としてもよい。
【００６６】
そして、追跡部１２２は、治療前第１画像において指定した棒型マーカーＭが必ず存在する領域に基づいて、放射線治療を開始した後に撮影された第１画像（以下、「治療中第１画像」という）に撮影される棒型マーカーＭの位置を予測する。なお、治療前第１画像内に棒型マーカーＭが必ず存在する領域を指定するときは、上述したように、追跡部１２２が棒型マーカーＭの追跡処理を開始した初期の段階であるため、棒型マーカーＭの位置は未知である。これに対して、以降の治療段階では、指定した領域内に棒型マーカーＭが必ず存在する可能性が高い。なお、治療段階では、第１画像取得部１２１から治療中第１画像が呼吸周期に対して短い間隔で出力されてくる。そこで、追跡部１２２は、より高速で簡易な方法によって、治療段階における棒型マーカーＭの位置の予測を行う。
【００６７】
より具体的には、追跡部１２２は、治療段階での棒型マーカーＭの位置の予測処理において、治療前第１画像において予測した棒型マーカーＭが必ず存在する領域を中心とした領域（範囲）を、治療中第１画像内で予測した棒型マーカーＭの位置（予測位置）とする。ここで、治療段階における棒型マーカーＭの予測位置は、治療中第１画像内の一部分の領域（部分領域）であってもよいし、３次元空間における一部分の空間（部分空間）であってもよい。つまり、治療段階における棒型マーカーＭの予測位置は、２次元座標であってもよいし、３次元座標であってもよい。
【００６８】
なお、治療段階での棒型マーカーＭの位置の予測処理において追跡部１２２は、過去に得た棒型マーカーＭの位置の系列から、未来の棒型マーカーＭの位置を予測する時系列フィルタを利用して、棒型マーカーＭの予測位置としてもよい。ここで、時系列フィルタとしては、例えば、カルマンフィルタや、パーティクルフィルタなどが考えられる。
【００６９】
その後、追跡部１２２は、図４に示した動体追跡装置１２０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ１０５において、パラメータ記憶部１１３に記憶されている特徴抽出パラメータを取得し、取得した特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいて、予測した棒型マーカーＭの位置の尤度を計算する。
【００７０】
ここで、追跡部１２２が計算する尤度とは、追跡部１２２が予測した治療中第１画像内の棒型マーカーＭの位置に撮影されている像が、棒型マーカーＭのマーカー像との類似性を表す値である。より具体的には、尤度は、棒型マーカーＭのマーカー像との類似性が高ければ高い値（マーカー像である場合に最も高い値）になり、棒型マーカーＭのマーカー像との類似性が低くなるにつれて低くなる値である。追跡部１２２は、下式（１）または下式（２）によって、棒型マーカーＭの予測位置ｘの尤度ｌ（ｘ）を計算する。
【００７１】
【数１】
2019154738.tif 000003
【００７２】
【数２】
2019154738.tif 000004
【００７３】
上式（１）および上式（２）において、関数ｆは、学習部１１２に構成された、学習用画像取得部１１１から出力された正例画像と負例画像とを識別する２クラス分類問題を解く識別器を表す関数である。つまり、追跡部１２２には、学習部１１２に構成された識別器と同様の関数ｆの識別器が構成されている。また、上式（１）および上式（２）において、ｖ（ｘ）は、棒型マーカーＭの予測位置ｘに基づいて定める治療中第１画像の画素値を並べたベクトルである。なお、ｖ（ｘ）は、棒型マーカーＭの予測位置ｘに基づいて定める治療中第１画像の画素値を並べたベクトルを変換したものであってもよい。この場合の変換は、例えば、ソーベルフィルタなどの微分フィルタによる変換である。また、上式（１）および上式（２）において、ｗは、関数ｆの識別器を構成するパラメータであり、第１特徴を表す特徴抽出パラメータ、つまり、パラメータ記憶部１１３から取得した特徴抽出パラメータである。
【００７４】
なお、図１に示したように、治療システム１を構成する治療装置１０では、同時に異なる２方向から同じ棒型マーカーＭを撮影した２枚の治療中第１画像（透視画像）を生成する。このため、追跡部１２２は、それぞれの治療中第１画像における棒型マーカーＭの予測位置から、上式（１）または上式（２）によってそれぞれの治療中第１画像に対応する尤度ｌ（ｘ）を計算することができる。このとき、追跡部１２２は、治療段階における棒型マーカーＭの予測位置が３次元座標である場合には、同時に撮影された２枚の治療中第１画像のそれぞれに対応する尤度ｌ（ｘ）を計算し、計算した尤度ｌ（ｘ）の積を、棒型マーカーＭの予測位置の尤度ｌ（ｘ）としてもよい。一方、追跡部１２２は、治療段階における棒型マーカーＭの予測位置が２次元座標である場合には、エピポーラ拘束が成り立つ２枚の治療中第１画像の予測位置に対する尤度ｌ（ｘ）を計算すればよい。
【００７５】
また、追跡部１２２は、治療装置１０において同時に生成した２枚の治療中第１画像のそれぞれにおける棒型マーカーＭの予測位置ｘに基づいて定める画素値を並べたベクトルｖ（ｘ）を、連結したベクトルとしてもよい。この場合の予測位置は、棒型マーカーＭの予測位置を２枚の治療中第１画像のそれぞれに射影させた２次元座標の位置となる。この場合も、２次元座標の位置は、エピポーラ拘束が成り立つ２枚の治療中第１画像の予測位置である。
【００７６】
その後、追跡部１２２は、図４に示した動体追跡装置１２０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ１０６において、計算した尤度ｌ（ｘ）に基づいて、治療中第１画像に含まれる棒型マーカーＭの位置を計算する。
【００７７】
追跡部１２２は、計算した尤度ｌ（ｘ）に基づいて、下式（３）によって、棒型マーカーＭの位置ｘｍを計算する。
【００７８】
【数３】
2019154738.tif 000005
【００７９】
上式（３）からわかるように、追跡部１２２は、尤度ｌ（ｘ）を重み値とした重みつき平均を、棒型マーカーＭの位置ｘｍとしている。なお、上式（３）において、Ｓは、棒型マーカーＭの予測位置の集合である。
【００８０】
追跡部１２２は、計算した尤度ｌ（ｘ）に基づいて、下式（４）によって、棒型マーカーＭの位置ｘｍを計算してもよい。
【００８１】
【数４】
2019154738.tif 000006
【００８２】
上式（４）では、追跡部１２２は、尤度ｌ（ｘ）が最大となる予測位置を、棒型マーカーＭの位置ｘｍとしている。
【００８３】
このようにして動体追跡装置１２０は、図４に示した動体追跡装置１２０の動作の流れを示したフローチャートの一例のそれぞれのステップにおいて、治療中第１画像内の棒型マーカーＭの位置の予測、特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいた棒型マーカーＭの予測位置の尤度ｌ（ｘ）の計算、および治療中第１画像に含まれる棒型マーカーＭの位置ｘｍの計算を行う。そして、動体追跡装置１２０は、計算した棒型マーカーＭの位置ｘｍを表すマーカー位置信号を出力する。
【００８４】
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、学習装置１１０（より具体的には、学習用画像取得部１１１）が、患者Ｐの体内に留置されるときに棒型マーカーＭが取り得るあらゆる方向を模擬したシミュレーション画像を学習用画像として取得する。そして、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、学習装置１１０（より具体的には、学習部１１２）が、取得した複数の学習用画像から、学習用画像に撮影された棒型マーカーＭに共通する第１特徴を学習し、学習によって得られた第１特徴に基づいて、棒型マーカーＭの方向の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。そして、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、動体追跡装置１２０（より具体的には、第１画像取得部１２１）が、治療中に撮影された患者Ｐの第１画像（透視画像）を取得する。そして、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、動体追跡装置１２０（より具体的には、追跡部１２２）が、第１画像とパラメータ記憶部１１３から取得した特徴抽出パラメータが表す第１特徴と同様の特徴（第１の実施形態では、「第１特徴」としている）を算出（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、動体追跡装置１２０（より具体的には、追跡部１２２）が、算出した第１特徴に基づいて、第１画像に撮影された棒型マーカーＭを追跡し、棒型マーカーＭの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【００８５】
しかも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、棒型マーカーＭの追跡を、従来の技術のようなテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって行っていない。このため、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、棒型マーカーＭを追跡する際の計算を効率的に行い、棒型マーカーＭの追跡のリアルタイム性の低下を抑えることができる。また、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、従来のテンプレートマッチングにおいて棒型マーカーＭに類似度が高いテンプレートが存在してしまうことによって発生することが考えられる、棒型マーカーＭの誤追跡の可能性を低くすることができる。
【００８６】
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の体内で追跡している棒型マーカーＭの位置に基づいて、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治療ビームＢを照射する適切な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、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を安全に病巣に照射することができる。
【００８７】
なお、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、追跡する対象のマーカーが、棒型マーカーＭである場合について説明した。しかし、上述したように、追跡する対象のマーカーの形状には、様々な形状がある。従って、第１の実施形態の医用画像処理装置１００が追跡する対象のマーカーは、棒型マーカーＭに限定されるものではない。そして、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、追跡する対象のマーカーが棒型マーカーＭ以外であっても、同様の考え方に基づいて、それぞれのマーカーが患者Ｐの体内に留置されるときに取り得るあらゆる方向を模擬したシミュレーション画像を学習用画像として取得することによって、同様に動作（処理）することができる。つまり、第１の実施形態の医用画像処理装置１００では、追跡する対象のマーカーが、例えば、楔型のマーカーやクリップ型のマーカー、さらには、球型のマーカーであっても、図５に示した放射線の照射経路とマーカー（棒型マーカー）との関係の一例のようにして同様に取得したシミュレーション画像を学習用画像として学習することによって、棒型マーカーＭと同様にそれぞれのマーカーの位置を追跡することができる。また、第１の実施形態の医用画像処理装置１００による追跡は、マーカーのみではなく、例えば、カテーテルのシミュレーション画像を学習用画像として学習することによって、手術中に撮影する患者の透視画像に写るカテーテルの像を追跡することもできる。
【００８８】
上記説明したように、医用画像処理装置１００は、患者Ｐの透視画像を第１画像として取得する第１画像取得部１２１と、患者Ｐの体内に留置された被写体（マーカー）を複数の方向から観察して得られる複数の被写体の像である被写体像（マーカー像）に共通する第１特徴に基づいて、第１画像に撮影された被写体を追跡する追跡部１２２と、を備える。
【００８９】
また、上記説明したように、医用画像処理装置１００は、複数の被写体像のそれぞれに対応する複数の学習用画像を取得する学習用画像取得部１１１と、複数の学習用画像に含まれる被写体像のそれぞれに共通する第１特徴を学習する学習部１１２と、をさらに備えてもよい。
【００９０】
また、上記説明したように、学習用画像取得部１１１は、第１画像を撮影する撮像装置（放射線源１２と放射線検出器１３との組）のジオメトリ情報と、被写体の３次元の形状とに基づいて、被写体が第１画像に撮影されたときの被写体像を模擬したシミュレーション画像に基づいた学習用画像として取得してもよい。
【００９１】
また、上記説明したように、学習用画像は、シミュレーション画像と、第１画像とを合成した画像であってもよい。
【００９２】
また、上記説明したように、学習用画像は、シミュレーション画像と、第１画像と同じ範囲が撮影された臨床画像とを合成した画像であってもよい。
【００９３】
また、上記説明したように、学習用画像は、被写体像の重心が中心に位置するように予め定められた範囲の正例画像と、被写体像の重心が正例画像の状態以外である正例画像と同じ範囲の負例画像と、によって構成されていてもよい。
【００９４】
また、上記説明したように、被写体は、患者Ｐの体内に留置されたマーカー（例えば、棒型マーカーＭ）であってもよい。
【００９５】
また、上記説明したように、マーカーは、球型以外の形状（例えば、棒型）であってもよい。
【００９６】
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、治療する対象の部位（病巣）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、被写体を撮影する撮像装置（放射線源１２と放射線検出器１３との組）とを具備した治療装置１０と、追跡した被写体の位置の情報に基づいて、病巣に対する治療を制御する制御部と、を備えてもよい。
【００９７】
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、患者Ｐの透視画像を第１画像として取得する第１画像取得部１２１と、患者Ｐの体内に留置された被写体（マーカー）を複数の方向から観察して得られる複数の被写体の像である被写体像（マーカー像）に共通する第１特徴に基づいて、第１画像に撮影された被写体を追跡する追跡部１２２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。
【００９８】
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、複数の被写体像のそれぞれに対応する複数の学習用画像を取得する学習用画像取得部１１１と、複数の学習用画像に含まれる被写体像のそれぞれに共通する第１特徴を学習する学習部１１２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。
【００９９】
（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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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の体内に留置されているマーカーを追跡する。これにより、医用画像処理装置２００でも、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の体内の病巣を追跡することができる。また、医用画像処理装置２００は、治療前に撮影された患者Ｐの透視画像から、留置されたマーカーのマーカー像を学習、または留置されたマーカーの姿勢を推定して学習することによって、学習するマーカー像を限定する。ここで、医用画像処理装置２００において学習するマーカー像を限定する理由は、実際に患者Ｐに留置されたマーカーは、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して体内を移動したとしても、その姿勢は留置されたときの姿勢から大きく変化する可能性は低いと考えられるからである。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の体内に留置されているマーカー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。
【０１０２】
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６は、第２の実施形態の医用画像処理装置２００の概略構成を示すブロック図である。図６に示した医用画像処理装置２００は、学習装置２１０と、動体追跡装置１２０とを備える。また、学習装置２１０は、学習用画像取得部２１１と、学習部１１２と、パラメータ記憶部１１３と、第２画像取得部２１４と、オブジェクト抽出部２１５とを備える。また、動体追跡装置１２０は、第１画像取得部１２１と、追跡部１２２とを備える。
【０１０３】
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を構成する学習装置１１０が、学習装置２１０に代わった構成である。学習装置２１０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に、第２画像取得部２１４とオブジェクト抽出部２１５と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を構成する学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１が、学習用画像取得部２１１に代わっている。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。
【０１０４】
学習装置２１０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０と同様に、放射線治療を行う前に、医用画像処理装置２００における学習用画像を取得し、取得した学習用画像からマーカー像を検出するための第１特徴を学習し、学習した第１特徴に基づいて、マーカーの特徴を表す特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。このとき、学習装置２１０は、治療前に撮影された患者Ｐの透視画像に基づいて、第１特徴を学習するためのマーカー像を限定する。
【０１０５】
第２画像取得部２１４は、治療前に撮影された患者Ｐの透視画像である第２画像を取得する。第２画像取得部２１４は、取得した第２画像をオブジェクト抽出部２１５に出力する。ここで、第２画像は、マーカーが体内に留置された状態で治療台１１に寝かせ、位置合わせをした後の患者Ｐの治療前の透視画像である。つまり、第２画像は、放射線治療を行う前（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る。なお、第２画像取得部２１４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。
【０１０６】
なお、第２画像は、マーカーが体内に留置された状態の患者Ｐの治療前の透視画像であればよい。このため、第２画像は、放射線治療を行う際の治療計画の段階やその前の段階において撮影された患者Ｐの透視画像であればよい。例えば、治療計画のときに撮影した３次元のＣＴ画像から作成したＤＲＲ画像を、第２画像として取得してもよい。また、放射線治療では、通常複数回にわたって治療が行われるため、例えば、患者Ｐの同じ病巣に対して行った以前の放射線治療において撮影した第１画像を、を第２画像として取得してもよい。また、マーカーの追跡を利用した呼吸同期照射方法による放射線治療では、患者Ｐの呼吸に同期して治療ビームＢを照射するための予行（リハーサル）として、数回の呼吸分の第１画像を撮影することもある。この場合には、この予行（リハーサル）のときに撮影した３第１画像を、を第２画像として取得してもよい。また、放射線治療を開始する前に、治療システム２において患者Ｐを治療台１１に寝かせ状態でＣＴ撮影を行う場合には、このときに撮影した３次元のＣＴ画像から作成したＤＲＲ画像を第２画像として取得してもよい。
【０１０７】
オブジェクト抽出部２１５は、第２画像取得部２１４から第２画像を取得し、取得した第２画像内に被写体像として含まれるマーカー像を抽出する。オブジェクト抽出部２１５は、抽出したマーカー像を含む予め定めた一部分の領域（部分領域）の画像、または抽出したマーカー像を含む部分領域の画像からマーカーの姿勢を推定した結果の情報（画像）を学習用画像取得部２１１に出力する。ここで、オブジェクト抽出部２１５におけるマーカーの抽出は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に備えた学習部１１２や、動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２に備えた識別器と同様の処理によって行うことができる。ただし、オブジェクト抽出部２１５がマーカー像の抽出に用いる第２画像は、治療を開始する前に撮影された、患者Ｐの体内に留置されたマーカーを含む画像である。従って、第１の実施形態では、医用画像処理装置１００が任意の姿勢のマーカーをリアルタイムに追跡するための構成として動体追跡装置１２０を備えていたが、オブジェクト抽出部２１５におけるマーカーの抽出には、リアルタイム性は求められない。このため、オブジェクト抽出部２１５は、第２画像からのマーカーの抽出を、例えば、既存のテンプレートマッチングによって行ってもよい。この場合、オブジェクト抽出部２１５は、テンプレートマッチングによって抽出したテンプレートの画像を、マーカー像を含む部分領域の画像として学習用画像取得部２１１に出力してもよい。また、オブジェクト抽出部２１５は、テンプレートマッチングによって抽出したテンプレートの画像が表すマーカーの姿勢に対応する姿勢パラメータを、マーカーの姿勢の推定結果の情報として学習用画像取得部２１１に出力してもよい。
【０１０８】
なお、オブジェクト抽出部２１５は、第２画像から切り出したマーカーの重心が画像の中心に位置するように予め定めた大きさ（範囲）の部分領域を切り出した画像を、マーカー像を含む部分領域の正例画像として学習用画像取得部２１１に出力する場合、マーカー像が画像の中心の所定の範囲内に位置しない部分領域の画像を、負例画像として学習用画像取得部２１１に出力してもよい。
【０１０９】
学習用画像取得部２１１は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１と同様に、医用画像処理装置２００における学習用画像を取得し、取得した学習用画像を学習部１１２に出力する。また、学習用画像取得部２１１は、オブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカー像を含む部分領域の画像（テンプレートの画像であってもよい）を取得する。この場合、学習用画像取得部２１１は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１におけるシミュレーション画像に代えて、オブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカー像を含む部分領域の画像を臨床画像に合成した学習用画像（正例画像および負例画像）を学習部１１２に出力する。また、学習用画像取得部２１１は、オブジェクト抽出部２１５がマーカー像を含む部分領域の画像からマーカーの姿勢を推定した結果の情報を出力する場合、オブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカーの姿勢の推定結果の情報（姿勢パラメータ）を取得する。この場合、学習用画像取得部２１１は、オブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカーの姿勢の推定結果の情報（姿勢パラメータ）に対応するシミュレーション画像を臨床画像に合成した学習用画像（正例画像および負例画像）を学習部１１２に出力する。
【０１１０】
なお、オブジェクト抽出部２１５が、マーカー像を含む部分領域の正例画像を出力する場合、学習用画像取得部２１１は、対応する負例画像を取得し、オブジェクト抽出部２１５から出力された正例画像と取得した負例画像とを学習用画像として学習部１１２に出力する。また、オブジェクト抽出部２１５が正例画像と負例画像とをマーカー像を含む部分領域の画像として出力する場合、学習用画像取得部２１１は、オブジェクト抽出部２１５から出力された正例画像と負例画像とからなる学習用画像を、学習部１１２に出力する。
【０１１１】
なお、学習用画像取得部２１１におけるオブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカー像を含む部分領域の画像やマーカーの姿勢の推定結果の情報を取得して学習用画像を学習部１１２に出力する機能は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１の機能に加えた機能であってもよいし、学習用画像取得部１１１の機能に代わる機能であってもよい。
【０１１２】
このような構成によって、医用画像処理装置２００では、実際に患者Ｐに留置されたマーカーの姿勢は患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して大きく変化する可能性は低いという考え方に基づいて、学習するマーカー像を限定する。より具体的には、医用画像処理装置２００では、治療前に撮影された患者Ｐの透視画像から留置されたマーカーのマーカー像を抽出、または留置されたマーカーの姿勢を推定する。そして、医用画像処理装置２００では、抽出マーカー像、または推定したマーカー像の姿勢、つまり、限定したマーカー像に対応する学習用画像に基づいて、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、マーカー像に共通する第１特徴を学習する。これにより、医用画像処理装置２００では、任意の姿勢のマーカーに対応する学習を行う第１の実施形態の医用画像処理装置１００に対して、学習するマーカー像を限定することができる。そして、医用画像処理装置２００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、学習したマーカーの特徴に基づいて、治療中に撮影された患者Ｐの透視画像である第１画像に撮影されたマーカーを追跡し、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。しかも、医用画像処理装置２００では、追跡する対象のマーカーを現在の患者Ｐの体内にあるマーカーに限定しているため、マーカーを追跡する際の精度を向上させることができる。これにより、医用画像処理装置２００でも、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２００を備えた治療システム２でも、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、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。
【０１１３】
ここで、治療システム２を構成する医用画像処理装置２００の動作の概略について説明する。ここでは、医用画像処理装置２００を構成する学習装置２１０の動作の概略について説明する。図７は、第２の実施形態の医用画像処理装置２００を構成する学習装置２１０の動作の流れを示すフローチャートの一例である。図７の（ａ）には、学習装置２１０が、第２画像から抽出したマーカー像に対応する学習用画像を取得する場合の動作の流れの一例を示している。また、図７の（ｂ）には、学習装置２１０が、第２画像から抽出したマーカー像から推定したマーカーの姿勢に対応する学習用画像を取得する場合の動作の流れの一例を示している。医用画像処理装置２００に備えた学習装置２１０では、図７の（ａ）に示した動作および図７の（ｂ）に示した動作のいずれか一方の動作、または両方の動作を行って、学習用画像を取得する。なお、図７に示した学習装置２１０の動作の流れを示したフローチャートの一例では、学習用画像を取得した後に行う、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習装置１１０と同様の第１特徴の学習および特徴抽出パラメータのパラメータ記憶部１１３への記憶の動作の流れに関しては省略している。
【０１１４】
まず、図７の（ａ）を用いて、学習装置２１０が、第２画像から抽出したマーカー像に対応する学習用画像を取得する動作について説明する。学習装置２１０が動作を開始すると、第２画像取得部２１４は、まず、第２画像を取得する（ステップＳ２１０）。続いて、オブジェクト抽出部２１５は、第２画像取得部２１４から出力された第２画像内に含まれるマーカー像を抽出する（ステップＳ２１１）。続いて、学習用画像取得部２１１は、オブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカー像を含む部分領域の画像（テンプレートの画像であってもよい）に対応する学習用画像を取得する（ステップＳ２１２）。以降、学習装置２１０は、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習装置１１０の動作の流れを示したフローチャートの一例のそれぞれのステップと同様に、学習用画像（正例画像および負例画像）の取得と、抽出したマーカーのマーカー像に共通する第１特徴の学習および特徴抽出パラメータの計算を行い、計算した特徴抽出パラメータをパラメータ記憶部１１３に出力して記憶させる。
【０１１５】
続いて、図７の（ｂ）を用いて、学習装置２１０が、第２画像から抽出したマーカー像から推定したマーカーの姿勢に対応する学習用画像を取得する動作について説明する。学習装置２１０が動作を開始すると、第２画像取得部２１４は、まず、第２画像を取得する（ステップＳ２２０）。続いて、オブジェクト抽出部２１５は、第２画像取得部２１４から出力された第２画像内に含まれるマーカー像を抽出し、抽出したマーカー像を含む部分領域の画像（テンプレートの画像であってもよい）からマーカーの姿勢を推定する（ステップＳ２２１）。続いて、学習用画像取得部２１１は、オブジェクト抽出部２１５から出力されたマーカーの姿勢の推定結果の情報（姿勢パラメータ）に対応する学習用画像を取得する（ステップＳ２２２）。以降、学習装置２１０は、図３に示した第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習装置１１０の動作の流れを示したフローチャートの一例のそれぞれのステップと同様に、学習用画像（正例画像および負例画像）の取得と、抽出したマーカーのマーカー像に共通する第１特徴の学習および特徴抽出パラメータの計算を行い、計算した特徴抽出パラメータをパラメータ記憶部１１３に出力して記憶させる。
【０１１６】
次に、治療システム２を構成する医用画像処理装置２００に備えた学習装置２１０の動作の詳細について説明する。まず、医用画像処理装置２００を構成する学習装置２１０に備えたオブジェクト抽出部２１５が、図７に示した学習装置２１０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ２１１またはステップＳ２２１において、第２画像内に含まれるマーカー像を抽出する方法について説明する。なお、オブジェクト抽出部２１５による第２画像からのマーカー像の抽出は、学習用画像を取得する前段階として行われるため、上述したように、リアルタイム性は求められない。
【０１１７】
第２画像が治療計画のときに撮影した３次元のＣＴ画像である場合、マーカーの視認性が高いため、治療システム２を利用する放射線治療の実施者（医師など）が目視で確認しながらマーカー像を指定することができる。この場合、オブジェクト抽出部２１５は、治療システム１の利用者によって指定されたＣＴ画像内のマーカー像を、第２画像内に含まれるマーカー像として容易に抽出することができる。そして、オブジェクト抽出部２１５は、ＣＴ画像から抽出したマーカー像を含む予め定めた一部分の領域（部分領域）を切り出して、マーカー像を含む部分領域の画像として出力することができる。また、この場合、オブジェクト抽出部２１５は、治療システム１の利用者によって指定されたＣＴ画像内のマーカー像の情報に基づいて、容易にマーカーの姿勢を推定することができる。なお、ＣＴ画像は３次元の画像であるため、オブジェクト抽出部２１５は、指定されたＣＴ画像内のマーカー像の情報に基づいて、ＣＴ画像から作成した２次元のＤＲＲ画像内のマーカー像を含む一部分の領域を切り出して、マーカー像を含む部分領域の画像として出力してもよい。
【０１１８】
また、第２画像が透視画像である場合、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習装置１１０を構成する学習部１１２や、動体追跡装置１２０を構成する追跡部１２２に備えた識別器と同様の処理によってマーカーの位置を特定することができる。この場合、オブジェクト抽出部２１５は、特定したマーカーの位置の情報に基づいて、第２画像内に含まれるマーカー像を抽出することができる。また、この場合、オブジェクト抽出部２１５は、特定したマーカーの位置に表されたマーカー像から、マーカーの姿勢を推定することができる。
【０１１９】
また、上述したように、オブジェクト抽出部２１５は、テンプレートマッチングによって、第２画像内に含まれるマーカーの位置を特定することができる。この場合、オブジェクト抽出部２１５は、テンプレートマッチングによって特定したマーカーの位置の情報に基づいて、第２画像内に含まれるマーカー像を抽出することができる。また、この場合、オブジェクト抽出部２１５は、治療システム１の利用者によって指定されたＣＴ画像内のマーカー像の情報に基づいて、容易にマーカーの姿勢を推定することができる。また、この場合、オブジェクト抽出部２１５は、マーカーを特定するときに用いたテンプレートから、マーカーの姿勢を推定することができる。
【０１２０】
ここで、医用画像処理装置２００を構成する学習装置２１０に備えたオブジェクト抽出部２１５が、図７の（ｂ）に示した学習装置２１０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ２２１において、抽出したマーカー像からマーカーの姿勢を推定する方法について説明する。ここでは、オブジェクト抽出部２１５が、テンプレートマッチングによって第２画像内に含まれるマーカー像を抽出した場合におけるマーカーの姿勢の推定方法について説明する。なお、以下の説明においては、患者Ｐの体内に留置されたマーカーが、球型マーカー以外のマーカーであるものとし、その一例として、棒型マーカーＭの姿勢を推定する場合について説明する。
【０１２１】
図８は、第２の実施形態の医用画像処理装置２００を構成する学習装置２１０において抽出するマーカーの像（棒型マーカーＭのマーカー像）の一例の図である。なお、図８に示した棒型マーカーＭのマーカー像は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１が取得する、仮想的に作成したシミュレーション画像でもある。また、図８に示した棒型マーカーＭのマーカー像は、オブジェクト抽出部２１５がテンプレートマッチングによって棒型マーカーＭのマーカー像を抽出する際に用いるテンプレートの画像としても利用することができる。図８には、治療システム２に備える２つの撮像装置のそれぞれで同時に２方向から撮影することができる棒型マーカーＭのマーカー像の組を示している。図８では、それぞれの列の上段のマーカー像と下段のマーカー像とが、棒型マーカーＭのそれぞれの姿勢における１つの組となっている。
【０１２２】
図８に示したそれぞれの棒型マーカーＭのマーカー像は、棒型マーカーＭの姿勢を表す姿勢パラメータを順次変えながら作成したものであるため、棒型マーカーＭのマーカー像と棒型マーカーＭの姿勢パラメータとは対応している。このため、オブジェクト抽出部２１５では、図８に示したそれぞれの棒型マーカーＭのマーカー像の組をテンプレートとし、それぞれのテンプレートの組とそれぞれの第２画像に撮影された棒型マーカーＭのマーカー像との類似度を計算することができる。ここで、オブジェクト抽出部２１５における類似度の計算には、正規化相互相関や相互情報量などを利用することができる。そして、オブジェクト抽出部２１５では、類似度が最大となるテンプレートに対応した姿勢パラメータを特定することによって、第２画像に撮影された棒型マーカーＭの姿勢を推定することができる。
【０１２３】
このようにしてオブジェクト抽出部２１５は、治療前に撮影された患者Ｐの透視画像から、留置された棒型マーカーＭのマーカー像を抽出し、抽出した棒型マーカーＭのマーカー像を含む部分領域の画像、または抽出したマーカー像を含む部分領域の画像からマーカーの姿勢を推定した結果の情報（画像）を学習用画像取得部２１１に出力する。その後、医用画像処理装置２００でも、学習装置２１０が、第１の実施形態の医用画像処理装置１００に備えた学習装置１１０と同様に、学習用画像（正例画像および負例画像）の取得と、棒型マーカーＭのマーカー像に共通する第１特徴の学習および特徴抽出パラメータの計算を行い、計算した特徴抽出パラメータをパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。そして、医用画像処理装置２００でも、動体追跡装置１２０が、治療中の第１画像内の棒型マーカーＭの位置の予測、特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいた棒型マーカーＭの予測位置の尤度ｌ（ｘ）の計算、および治療中第１画像に含まれる棒型マーカーＭの位置ｘｍの計算を行う。そして、医用画像処理装置２００でも、動体追跡装置１２０が、計算した棒型マーカーＭの位置ｘｍを表すマーカー位置信号を出力する。
【０１２４】
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、学習装置２１０（より具体的には、オブジェクト抽出部２１５）が、実際に患者Ｐに留置されたマーカーの姿勢は患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して大きく変化する可能性は低いという考え方に基づいて、治療前に撮影された患者Ｐの透視画像から留置された棒型マーカーＭのマーカー像を抽出、または留置された棒型マーカーＭの姿勢を推定する。これにより、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、学習する棒型マーカーＭのマーカー像を限定することができる。そして、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、学習装置２１０（より具体的には、学習用画像取得部２１１）が、抽出マーカー像、または推定したマーカー像の姿勢、つまり、限定した棒型マーカーＭのマーカー像に対応する学習用画像に基づいて、患者Ｐの体内に留置された姿勢が限定された棒型マーカーＭのマーカー像に共通する第１特徴を学習する。その後、第２の実施形態の医用画像処理装置２００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、学習によって得られた第１特徴に基づいて、棒型マーカーＭの方向の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。そして、第２の実施形態の医用画像処理装置２００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、動体追跡装置１２０が、治療中に撮影された患者Ｐの第１画像（透視画像）に撮影された棒型マーカーＭを追跡し、棒型マーカーＭの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【０１２５】
これにより、第２の実施形態の医用画像処理装置２００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、棒型マーカーＭを追跡する際の計算を効率的に行い、棒型マーカーＭの追跡のリアルタイム性の低下を抑えることができる。また、第２の実施形態の医用画像処理装置２００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、従来のテンプレートマッチングにおいて棒型マーカーＭに類似度が高いテンプレートが存在してしまうことによって発生することが考えられる、棒型マーカーＭの誤追跡の可能性を低くすることができる。
【０１２６】
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でも、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を安全に病巣に照射することができる。
【０１２７】
しかも、第２の実施形態の医用画像処理装置２００では、追跡する対象の棒型マーカーＭを現在の患者Ｐの体内にある姿勢の棒型マーカーＭに限定しているため、棒型マーカーＭを追跡する際の精度を向上させることができる。
【０１２８】
なお、第２の実施形態の医用画像処理装置２００でも、追跡する対象のマーカーが棒型マーカーＭである場合について説明したが、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、追跡する対象のマーカーは棒型マーカーＭに限定されるものではない。
【０１２９】
上記説明したように、医用画像処理装置２００は、第１画像とは異なる時刻に撮影された透視画像を第２画像として取得する第２画像取得部２１４と、第２画像に撮影された被写体像（マーカー）を抽出するオブジェクト抽出部２１５と、をさらに備え、学習用画像取得部２１１は、第２画像に撮影された被写体の姿勢に対応する学習用画像を取得する。
【０１３０】
また、上記説明したように、学習用画像は、第２画像から抽出された被写体像と、第２画像と同じ範囲が撮影された臨床画像とを合成した画像であってもよい。
【０１３１】
（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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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の体内に留置されているマーカーを追跡する。これにより、医用画像処理装置３００でも、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の体内の病巣を追跡することができる。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の体内に留置されているマーカー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３００は、患者Ｐの体内に留置されているマーカーを追跡している様子を表示することによって、治療システム３を利用する放射線治療の実施者（医師など）が監視することができるようにしている。また、医用画像処理装置３００は、追跡しているマーカーの位置から推測した病巣の位置なども表示することによって、治療システム３を利用する放射線治療の実施者（医師など）が、正常に治療が行われていることを確認することができるようにしている。
【０１３４】
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９は、第３の実施形態の医用画像処理装置３００の概略構成を示すブロック図である。図９に示した医用画像処理装置３００は、学習装置１１０と、動体追跡装置３２０と、表示部３３０とを備える。また、学習装置１１０は、学習用画像取得部１１１と、学習部１１２と、パラメータ記憶部１１３とを備える。また、動体追跡装置３２０は、第１画像取得部３２１と、追跡部１２２とを備える。
【０１３５】
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に表示部３３０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を構成する動体追跡装置１２０が動体追跡装置３２０に代わっている。また、動体追跡装置３２０では、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた第１画像取得部１２１が第１画像取得部３２１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。
【０１３６】
動体追跡装置３２０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様に、放射線治療を行っているときに、医用画像処理装置３００において追跡するマーカーが撮影された患者Ｐの透視画像である第１画像を取得し、学習装置１１０が学習したマーカーの第１特徴に基づいて、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。また、動体追跡装置３２０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様に、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。さらに、動体追跡装置３２０は、取得した第１画像とマーカー位置信号とを、表示部３３０にも出力する。
【０１３７】
なお、動体追跡装置３２０は、追跡しているマーカーの第１画像内の範囲を表す情報を、マーカー位置信号と共に、表示部３３０に出力する構成にしてもよい。
【０１３８】
第１画像取得部３２１は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた第１画像取得部１２１と同様に、治療中に撮影された患者Ｐの透視画像である第１画像を取得し、取得した第１画像を追跡部１２２に出力する。また、第１画像取得部３２１は、取得した第１画像を表示部３３０にも出力する。
【０１３９】
なお、第１画像取得部３２１の動作は、取得した第１画像を表示部３３０にも出力する以外は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた第１画像取得部１２１の動作と同様である。そして、第１画像取得部３２１を備えた医用画像処理装置３００の動作も、動体追跡装置１２０の動作と同様に考えることができる。つまり、第１画像取得部３２１を備えた医用画像処理装置３００の動作は、図４に示した動体追跡装置１２０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ１０１において、取得した第１画像を表示部３３０に出力することが異なる以外は、その他の動作は同様である。従って、動体追跡装置３２０の動作に関する詳細な説明は省略する。
【０１４０】
表示部３３０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３３０は、動体追跡装置３２０から出力された第１画像とマーカー位置信号とを取得する。そして、表示部３３０は、取得したマーカー位置信号に基づいて、取得した第１画像内に、患者Ｐの体内に留置されているマーカーを追跡している様子や、追跡しているマーカーの位置から推測した病巣の位置などの情報を表示する。より具体的には、表示部３３０は、マーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置の情報を、第１画像内に重畳して表示させるための画像を表示する。また、表示部３３０は、マーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置の情報に基づいて、第１画像内に撮影されている病巣の位置を推測し、推測した病巣の位置の情報を、第１画像内に重畳して表示させるための画像を表示する。
【０１４１】
なお、動体追跡装置３２０が、追跡しているマーカーの第１画像内の範囲を表す情報をマーカー位置信号と共に出力する構成である場合、表示部３３０は、追跡しているマーカーの第１画像内の範囲を表す情報も、マーカーの位置の情報と共に第１画像内に表示させるための画像を表示してもよい。
【０１４２】
ここで、表示部３３０が、マーカー位置信号に基づいて第１画像内に撮影されている病巣の位置を推測する方法について説明する。ここでは、表示部３３０が、マーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置が、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２が計算した棒型マーカーＭの位置ｘｍである場合に、この棒型マーカーＭの位置ｘｍに基づいて病巣の位置を推測する方法について説明する。
【０１４３】
表示部３３０は、下式（５）によって、病巣の位置ｙを計算する。
【０１４４】
【数５】
2019154738.tif 000007
【０１４５】
上式（５）において、Ａは、２行×２列の行列である。また、上式（５）において、Ｔは、１行×２列のベクトルである。なお、行列ＡおよびベクトルＴは、治療の前に得られた１つ以上の棒型マーカーＭの位置と病巣の位置とから線形回帰によって求め、治療システム３を利用する放射線治療の実施者（医師など）が、表示部３３０に予め設定しておいたものである。ここで、行列ＡおよびベクトルＴと求めるための棒型マーカーＭの位置と病巣の位置とは、例えば、治療計画のときに撮影したＣＴ画像に対して入力（設定）した病巣の範囲（領域）とマーカーの範囲（領域）とを利用して求めることができる。なお、ＣＴ画像は、３次元の画像であるため、ＣＴ画像からＤＲＲ画像を作成するときに射影した病巣の範囲（領域）の重心とマーカーの範囲（領域）の重心とから、回帰によって棒型マーカーＭの位置と病巣の位置との関係を求めておくことができる。
【０１４６】
このようにして表示部３３０は、動体追跡装置３２０から出力されたマーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置の情報に基づいて、動体追跡装置３２０から出力された第１画像内に撮影されている病巣の位置を推測する。そして、表示部３３０は、推測した病巣の位置の情報を、第１画像内に重畳して表示させる。
【０１４７】
ここで、表示部３３０が、患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭを追跡している様子や、追跡している棒型マーカーＭの位置から推測した病巣の位置などの情報を表示する一例について説明する。図１０は、第３の実施形態の医用画像処理装置３００に備えた表示部３３０が表示する情報を示す図である。図１０には、医用画像処理装置３００が患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭを追跡している様子と、追跡している棒型マーカーＭの位置から推測した病巣の位置の情報とを表示している表示部３３０の表示画面の一例を示している。
【０１４８】
図１０では、表示画面Ｄの上段に、治療装置１０に備える撮像装置のそれぞれが撮影した第１画像に、医用画像処理装置３００が患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭを追跡している様子を表示している。より具体的には、図１０に示した表示画面Ｄの上段の左側に表示した放射線源１２−１と放射線検出器１３−１との組によって構成される撮像装置（以下、「撮像装置−１」という）が撮影した第１画像ＴＩ−１に、棒型マーカーＭと、棒型マーカーＭを追跡している追跡範囲Ｔａ−１とを示している。また、図１０に示した表示画面Ｄの上段の右側に表示した放射線源１２−２と放射線検出器１３−２との組によって構成される撮像装置（以下、「撮像装置−２」という）が撮影した第１画像ＴＩ−２に、棒型マーカーＭと、棒型マーカーＭを追跡している追跡範囲Ｔａ−２とを示している。
【０１４９】
また、図１０では、表示画面Ｄの下段に、治療装置１０に備える撮像装置のそれぞれが撮影した第１画像に、医用画像処理装置３００が追跡している棒型マーカーＭの位置から推測した病巣の位置と、治療ビームＢを照射する位置の情報とを表示している。より具体的には、図１０に示した表示画面Ｄの下段の左側に表示した撮像装置−１が撮影した第１画像ＬＩ−１に、棒型マーカーＭの位置から推測した病巣Ｆの位置と、病巣Ｆに対して治療ビームＢを照射する照射位置Ｒｐ−１とを示している。また、図１０に示した表示画面Ｄの下段の右側に表示した撮像装置−２が撮影した第１画像ＬＩ−２に、棒型マーカーＭの位置から推測した病巣Ｆの位置と、病巣Ｆに対して治療ビームＢを照射する照射位置Ｒｐ−２とを示している。
【０１５０】
治療システム３を利用する放射線治療の実施者（医師など）は、図１０に示した表示部３３０の表示画面Ｄの一例のような表示によって、患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭを追跡している様子を監視することができ、追跡している棒型マーカーＭの位置から推測した病巣Ｆに対して正常に治療が行われているか否かを確認することができる。
【０１５１】
上述したように、第３の実施形態の医用画像処理装置３００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、学習装置１１０が、学習用画像に基づいて患者Ｐの体内に留置された棒型マーカーＭのマーカー像に共通する第１特徴を学習し、学習によって得られた第１特徴に基づいて、棒型マーカーＭを追跡するための特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。そして、第３の実施形態の医用画像処理装置３００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、動体追跡装置３２０が、治療中に撮影された患者Ｐの第１画像（透視画像）に撮影された棒型マーカーＭを追跡し、棒型マーカーＭの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【０１５２】
これにより、第３の実施形態の医用画像処理装置３００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、棒型マーカーＭを追跡する際の計算を効率的に行い、棒型マーカーＭの追跡のリアルタイム性の低下を抑えることができる。また、第３の実施形態の医用画像処理装置３００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、従来のテンプレートマッチングにおいて棒型マーカーＭに類似度が高いテンプレートが存在してしまうことによって発生することが考えられる、棒型マーカーＭの誤追跡の可能性を低くすることができる。
【０１５３】
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でも、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を安全に病巣に照射することができる。
【０１５４】
また、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、表示部３３０が、動体追跡装置３２０から出力されたマーカー位置信号に基づいて、動体追跡装置３２０から出力された第１画像内に、患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭを追跡している様子や、追跡している棒型マーカーＭの位置から推測した病巣の位置などの情報を表示する。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、治療システム３を利用する放射線治療の実施者（医師など）が、患者Ｐの体内に留置されている棒型マーカーＭを追跡している様子を監視することができる。また、第３の実施形態の医用画像処理装置３００を備えた治療システム３では、治療システム３を利用する放射線治療の実施者（医師など）が、追跡しているマーカーの位置から推測した病巣に対して正常に治療が行われていることを確認することができるようにする。
【０１５５】
なお、第３の実施形態の医用画像処理装置３００でも、追跡する対象のマーカーが棒型マーカーＭである場合について説明したが、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、追跡する対象のマーカーは棒型マーカーＭに限定されるものではない。
【０１５６】
なお、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、図９に示した医用画像処理装置３００の構成において、表示部３３０が、動体追跡装置３２０から出力された第１画像とマーカー位置信号とを取得し、マーカー位置信号に基づいて追跡している棒型マーカーＭの位置から病巣Ｆの位置を推測して、第１画像内に重畳して表示させる構成である場合について説明した。しかし、追跡している棒型マーカーＭの位置から病巣Ｆの位置を推測する構成要素は、表示部３３０に限定されるものではなく、例えば、動体追跡装置３２０に備えた追跡部１２２が、追跡している棒型マーカーＭの位置から病巣Ｆの位置を推測し、推測した病巣Ｆの位置や大きさなどの情報を、表示部３３０に出力する構成にしてもよい。
【０１５７】
なお、第３の実施形態の医用画像処理装置３００では、図９に示した医用画像処理装置３００の構成において、表示部３３０が、医用画像処理装置３００に備えた構成要素である場合について説明した。しかし、表示部３３０は、医用画像処理装置３００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、表示部３３０を医用画像処理装置３００の外部に備える構成であってもよい。また、例えば、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において、表示部３３０の機能、つまり、医用画像処理装置３００を構成する動体追跡装置３２０から出力された第１画像とマーカー位置信号に基づいた情報や画像を表示する機能を、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３００は、追跡した被写体の位置の情報を表示する表示部３３０をさらに備える。
【０１５９】
また、上記説明したように、医用画像処理装置３００において、表示部３３０は、第１画像を表示させ、第１画像内で追跡した被写体の位置の情報を、表示させている第１画像内に重畳して表示させてもよい。
【０１６０】
また、上記説明したように、医用画像処理装置３００において、表示部３３０は、治療する対象の部位（病巣）の位置の情報を、表示させている第１画像内に重畳して表示させてもよい。
【０１６１】
（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。
【０１６２】
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。
【０１６３】
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の体内に留置されているマーカーを追跡する。これにより、医用画像処理装置４００でも、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の体内の病巣を追跡することができる。なお、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と同様の学習用画像に基づいた学習に加えて、患者Ｐの体内に留置されているマーカーの姿勢に対応したテンプレートを使用したテンプレートマッチングによるマーカーの追跡も行う。ただし、マーカーが取り得る全ての姿勢に対応したテンプレートを使用してテンプレートマッチングを行うと、マーカーの追跡のリアルタイム性の低下を引き起こす可能性がある。このため、医用画像処理装置４００では、テンプレートマッチングによってマーカーを追跡する場合には、テンプレートマッチングにおいて使用するテンプレートを限定する。これにより、医用画像処理装置４００では、マーカーの追跡を、よりロバストに行うことができるようにする。そして、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、患者Ｐの体内に留置されているマーカー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。
【０１６４】
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１１は、第４の実施形態の医用画像処理装置４００の概略構成を示すブロック図である。図１１に示した医用画像処理装置４００は、学習装置１１０と、動体追跡装置４２０とを備える。また、学習装置１１０は、学習用画像取得部１１１と、学習部１１２と、パラメータ記憶部１１３とを備える。また、動体追跡装置４２０は、第１画像取得部１２１と、追跡部４２２と、テンプレート取得部４２３と、姿勢検出部４２４と、テンプレート選択部４２５とを備える。
【０１６５】
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を構成する動体追跡装置１２０が、動体追跡装置４２０に代わった構成である。動体追跡装置４２０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に、テンプレート取得部４２３と、姿勢検出部４２４と、テンプレート選択部４２５と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を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２が、追跡部４２２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。
【０１６６】
動体追跡装置４２０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様に、放射線治療を行っているときに、医用画像処理装置３００において追跡するマーカーが撮影された患者Ｐの透視画像である第１画像を取得し、学習装置１１０が学習したマーカーの第１特徴に基づいて、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。さらに、動体追跡装置４２０は、テンプレートマッチングによっても、マーカーを追跡する。また、動体追跡装置４２０は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様に、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【０１６７】
テンプレート取得部４２３は、患者Ｐの体内に留置されたマーカーが透視画像内に写るマーカー像のテンプレートを取得する。テンプレート取得部４２３は、取得したテンプレートを、姿勢検出部４２４およびテンプレート選択部４２５に出力する。ここで、テンプレートは、患者Ｐの体内に留置されているマーカーが取り得る全ての姿勢に対応した複数のテンプレートである。それぞれのテンプレートは、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する学習装置１１０に備えた学習用画像取得部１１１による正例画像の取得方法と同様に、マーカーの姿勢パラメータを様々な値に変更しながら仮想的に生成する。このとき、姿勢パラメータは、第２の実施形態の医用画像処理装置２００において学習するマーカー像を限定するときの考え方と同様の考え方に基づいて、テンプレートを生成するために変更する値を限定してもよい。
【０１６８】
姿勢検出部４２４は、テンプレート取得部４２３から複数のテンプレートを取得する。また、姿勢検出部４２４は、追跡部４２２から追跡しているマーカーの位置の情報を取得する。そして、姿勢検出部４２４は、取得したマーカーの位置の情報に基づいて、マーカーの姿勢を推定する。なお、姿勢検出部４２４がマーカーの姿勢を推定する方法は、第２の実施形態の医用画像処理装置２００を構成する学習装置２１０に備えたオブジェクト抽出部２１５がマーカーの姿勢を推定する方法と同様である。姿勢検出部４２４は、推定したマーカーの姿勢の情報をテンプレート選択部４２５に出力する。
【０１６９】
テンプレート選択部４２５は、テンプレート取得部４２３から複数のテンプレートを取得する。また、テンプレート選択部４２５は、姿勢検出部４２４から出力されたマーカーの姿勢の情報を取得する。そして、テンプレート選択部４２５は、取得したマーカーの姿勢の情報に基づいて、取得した複数のテンプレートの中から、追跡しているマーカーの姿勢に対応するテンプレートを選択する。なお、テンプレート選択部４２５が選択するテンプレートは、追跡しているマーカーの姿勢に対応するテンプレート、つまり、１組のテンプレートに限定されるものではない。追跡しているマーカーは、患者Ｐの呼吸や心拍などに連動して体内を移動する。このため、テンプレート選択部４２５は、マーカーの移動を考慮し、追跡しているマーカーの姿勢に対応するテンプレートの姿勢パラメータを中心値として、姿勢パラメータの値を微少に変動させた複数組のテンプレートをまとめて選択してもよい。この場合でも、マーカーが取り得る全ての姿勢に対応したテンプレートの数よりも、選択するテンプレートの数の方が少なくなるため、テンプレートマッチングによるマーカーの追跡のロバスト性の必要以上の低下を抑えることができる。テンプレート選択部４２５は、選択したテンプレートを、追跡部４２２に出力する。
【０１７０】
追跡部４２２は、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２と同様に、第１画像取得部１２１から出力された第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。追跡部４２２は、マーカーの追跡を行う際に、テンプレート選択部４２５からテンプレートが出力されていない場合には、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２と同様に、学習装置１１０に備えたパラメータ記憶部１１３に記憶されている特徴抽出パラメータに基づいて、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。一方、追跡部４２２は、マーカーの追跡を行う際に、テンプレート選択部４２５からテンプレートが出力された場合には、出力されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する。そして、追跡部１２２は、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。また、追跡部４２２は、追跡しているマーカーの位置の情報を、姿勢検出部４２４に出力する。
【０１７１】
このような構成によって、医用画像処理装置４００では、学習したマーカーの第１特徴、または選択したテンプレートに基づいて、現在の患者Ｐの体内にあるマーカーを追跡し、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。これにより、医用画像処理装置２００でも、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４００を備えた治療システム４でも、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、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。しかも、医用画像処理装置４００では、テンプレートマッチングによってマーカーを追跡する際に用いるテンプレートを、現在の患者Ｐの体内にある追跡する対象のマーカーの姿勢に基づいて限定しているため、テンプレートマッチングによってマーカーを追跡する場合でも、従来のテンプレートマッチングによるマーカーの追跡よりもロバスト性を高くすることができる。
【０１７２】
ここで、治療システム４を構成する医用画像処理装置４００の動作の概略について説明する。ここでは、医用画像処理装置４００を構成する動体追跡装置４２０の動作の概略について説明する。図１２は、第４の実施形態の医用画像処理装置４００を構成する動体追跡装置４２０の動作の流れを示すフローチャートの一例である。図１２の（ａ）には、動体追跡装置４２０が、最初に取得した第１画像に撮影されたマーカーを追跡する場合の動作の流れの一例を示している。図１２の（ａ）に示した動体追跡装置４２０の動作の流れを示したフローチャートの一例は、最初に取得した第１画像に撮影されたマーカーを、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様に、学習したマーカーの特徴に基づいて追跡し、さらに、追跡したマーカーの位置の情報に基づいてマーカーの姿勢に対応するテンプレートを選択する動作の流れの一例を示している。また、図１２の（ｂ）には、動体追跡装置４２０が、次回以降に取得した第１画像に撮影されたマーカーを追跡する場合の動作の流れの一例を示している。図１２の（ｂ）に示した動体追跡装置４２０の動作の流れを示したフローチャートの一例は、次回以降に取得した第１画像に撮影されたマーカーを、選択したテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって追跡する動作の流れの一例を示している。なお、図１２に示した動体追跡装置４２０の動作の流れを示したフローチャートの一例には、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様の動作（処理）を含んでいる。従って、以下の説明においては、動体追跡装置４２０の動作の流れを示したフローチャートの一例において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０と同様の動作（処理）には、同一のステップ番号を付与し、異なる動作（処理）に重点をおいて説明する。
【０１７３】
まず、図１２の（ａ）を用いて、動体追跡装置４２０が、最初に取得した第１画像に撮影されたマーカーを追跡する動作について説明する。動体追跡装置１２０が動作を開始すると、第１画像取得部１２１は、まず、最初の第１画像を取得する（ステップＳ１０３）。続いて、追跡部４２２は、第１画像取得部１２１から出力された最初の第１画像内のマーカーの位置を予測する（ステップＳ１０４）。続いて、追跡部４２２は、パラメータ記憶部１１３に記憶されている特徴抽出パラメータを取得し、取得した特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいて、予測したマーカーの位置の尤度を計算する（ステップＳ１０５）。続いて、追跡部４２２は、計算した尤度に基づいて、最初の第１画像に含まれるマーカーの位置を計算する（ステップＳ１０６）。そして、追跡部４２２は、計算した最初の第１画像に含まれる、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。また、追跡部４２２は、追跡しているマーカーの位置の情報を姿勢検出部４２４に出力する。続いて、姿勢検出部４２４は、追跡部４２２から出力された追跡しているマーカーの位置の情報に基づいて、マーカーの姿勢を推定する（ステップＳ４１０）。また、追跡部４２２は、推定したマーカーの姿勢の情報をテンプレート選択部４２５に出力する。続いて、テンプレート選択部４２５は、姿勢検出部４２４から出力されたマーカーの姿勢の情報に基づいて、推定した（最初に追跡している）マーカーの姿勢に対応するテンプレートを選択する。そして、テンプレート選択部４２５は、選択したテンプレートを、追跡部４２２に出力する。
【０１７４】
続いて、図１２の（ｂ）を用いて、動体追跡装置４２０が、次回以降に取得した第１画像に撮影されたマーカーを追跡する動作について説明する。動体追跡装置１２０が動作を開始すると、第１画像取得部１２１は、まず、次回以降の第１画像を取得する（ステップＳ１０３）。続いて、追跡部４２２は、第１画像取得部１２１から出力された次回以降の第１画像内のマーカーの位置を予測する（ステップＳ１０４）。続いて、追跡部４２２は、テンプレート選択部４２５から出力されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、予測したマーカーの位置の尤度を計算する（ステップＳ４２０）。続いて、追跡部４２２は、計算した尤度に基づいて、次回以降の第１画像に含まれるマーカーの位置を計算する（ステップＳ１０６）。そして、追跡部４２２は、計算した次回以降の第１画像に含まれる、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。また、追跡部４２２は、追跡しているマーカーの位置の情報を姿勢検出部４２４に出力する。続いて、姿勢検出部４２４は、追跡部４２２から出力された追跡しているマーカーの位置の情報に基づいて、マーカーの姿勢を推定する（ステップＳ４１０）。また、追跡部４２２は、推定したマーカーの姿勢の情報をテンプレート選択部４２５に出力する。続いて、テンプレート選択部４２５は、姿勢検出部４２４から出力されたマーカーの姿勢の情報に基づいて、推定した（次回以降に追跡している）マーカーの姿勢に対応するテンプレートを選択する。そして、テンプレート選択部４２５は、選択したテンプレートを、追跡部４２２に出力する。
【０１７５】
動体追跡装置４２０では、図１２の（ａ）に示した学習したマーカーの特徴に基づいて追跡したマーカーの位置と、図１２の（ｂ）に示したテンプレートマッチングによって追跡したマーカーの位置とを統合することによって、動体追跡装置４２０におけるロバスト性の高いマーカーの追跡を実現している。
【０１７６】
ここで、動体追跡装置４２０に備えた追跡部４２２が、テンプレート選択部４２５によって選択されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、第１画像に撮影されたマーカーを追跡する方法について説明する。追跡部４２２は、図１２の（ｂ）に示した動体追跡装置４２０の動作の流れを示したフローチャートの一例のステップＳ４２０において、第１の実施形態の医用画像処理装置１００を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２と同様に予測したマーカーの位置の尤度を計算する。なお、以下の説明においては、患者Ｐの体内に留置されたマーカーが、球型マーカー以外のマーカーであるものとし、その一例として、棒型マーカーＭである場合について説明する。
【０１７７】
ここで、追跡部４２２が計算する尤度とは、追跡部４２２が予測した次回以降に取得した第１画像、つまり、治療中第１画像内の棒型マーカーＭの位置に撮影されている像と、テンプレートとの類似度を表す値である。なお、類似度の計算には、正規化相互相関や相互情報量などを利用することができる。その他、分離度を、類似度としてもよい。
【０１７８】
以下に、図１３を参照して、分離度の計算方法について説明する。図１３は、第４の実施形態の医用画像処理装置４００を構成する動体追跡装置４２０においてマーカーの追跡に用いるテンプレートの一例を示す図である。図１３に示したテンプレートの一例では、棒型マーカーＭが存在する第１領域Ａ１と、第１領域Ａ１以外の第２領域（つまり、棒型マーカーＭが存在しない領域）Ａ２とに分類している。分離度の計算では、第１画像にテンプレートと同様の領域が存在する場合、第１画像に含まれる画素値のヒストグラムが、第１領域Ａ１に属する画素値のヒストグラムと、第２領域Ａ２に属する画素値のヒストグラムとのそれぞれに分類される。これは、第１画像に写された棒型マーカーＭのマーカー像が第１領域Ａ１と重なった場合、第１領域Ａ１に属する画素値のヒストグラムは、暗い画素の画素値の頻度が高くなり、第２領域Ａ２に属する画素値のヒストグラムは、明るい画素の画素値の頻度が高くなるためである。分離度の計算では、フィッシャーの判別基準を用いて、上述したような画素値のヒストグラムの分離性を数値化する。そして、分離度の計算では、それぞれの領域内に属する画素の画素値の分散の平均（クラス内分散）と、それぞれの領域間の画素値の分散（クラス間分散）との比を計算し、この比を分離度とする。このようにして、予測したマーカーの位置の尤度を、テンプレートを用いて計算することができる。そして、追跡部４２２では、計算した予測したマーカーの位置の尤度と、追跡部４２２に備えた識別器によって求めた尤度との積を用いて追跡することによって、ロバストな追跡を行うことができる。
【０１７９】
上述したように、第４の実施形態の医用画像処理装置４００でも、学習装置１１０が、放射線治療を行う前に、医用画像処理装置４００における学習用画像を取得し、取得した学習用画像からマーカー像を検出するための第１特徴を学習し、学習した第１特徴に基づいて、マーカーの特徴を表す特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。また、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、動体追跡装置４２０に備えたテンプレート取得部４２３が、患者Ｐの体内に留置された棒型マーカーＭが透視画像（第１画像）内に写るマーカー像のテンプレートを取得する。そして、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、最初に取得した第１画像に撮影された棒型マーカーＭを、特徴抽出パラメータが表す第１特徴に基づいて追跡し、追跡した棒型マーカーＭの位置の情報に基づいて、棒型マーカーＭの姿勢を推定して、棒型マーカーＭの姿勢に対応するテンプレートを選択する。また、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、次回以降に取得した第１画像に撮影された棒型マーカーＭを、選択したテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって追跡し、同様に棒型マーカーＭの姿勢を推定して、棒型マーカーＭの姿勢に対応するテンプレートを選択する。以降同様に、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、取得した第１画像に撮影された棒型マーカーＭを、選択したテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって追跡し、同様に棒型マーカーＭの姿勢を推定して、棒型マーカーＭの姿勢に対応するテンプレートを選択しながら、棒型マーカーＭを追跡する。そして、第４の実施形態の医用画像処理装置４００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、動体追跡装置４２０が、追跡した棒型マーカーＭの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【０１８０】
これにより、第４の実施形態の医用画像処理装置４００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、棒型マーカーＭを追跡する際の計算を効率的に行い、棒型マーカーＭの追跡のリアルタイム性の低下を抑えることができる。そして、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、テンプレートマッチングによって棒型マーカーＭを追跡することあるが、テンプレートマッチングにおいて用いるテンプレートを、現在の患者Ｐの体内にある追跡する対象の棒型マーカーＭの姿勢に基づいて限定しながら、棒型マーカーＭを追跡する。これにより、第４の実施形態の医用画像処理装置４００では、テンプレートマッチングによって棒型マーカーＭを追跡する場合のロバスト性を高くすることができる。このことにより、第４の実施形態の医用画像処理装置４００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、従来のテンプレートマッチングにおいて棒型マーカーＭに類似度が高いテンプレートが存在してしまうことによって発生することが考えられる、棒型マーカーＭの誤追跡の可能性を低くすることができる。
【０１８１】
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でも、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を安全に病巣に照射することができる。
【０１８２】
なお、第４の実施形態の医用画像処理装置４００でも、追跡する対象のマーカーが棒型マーカーＭである場合について説明したが、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、追跡する対象のマーカーは棒型マーカーＭに限定されるものではない。
【０１８３】
上記説明したように、医用画像処理装置４００は、被写体像のテンプレートを取得するテンプレート取得部４２３と、追跡部４２２が追跡した被写体の位置の情報に基づいて、被写体の姿勢を検出する姿勢検出部４２４と、被写体の姿勢に対応するテンプレートを選択するテンプレート選択部４２５と、をさらに備え、追跡部４２２は、テンプレート選択部４２５によってテンプレートが選択された場合、選択されたテンプレートを用いて被写体を追跡する。
【０１８４】
（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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
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の体内に留置されているマーカーを追跡する。これにより、医用画像処理装置５００でも、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の体内の病巣を追跡することができる。そして、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、患者Ｐの体内に留置されているマーカー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。そして、医用画像処理装置５００は、患者Ｐの体内に留置されているマーカー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。
【０１８７】
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１４は、第５の実施形態の医用画像処理装置５００の概略構成を示すブロック図である。図１４に示した医用画像処理装置５００は、学習装置１１０と、動体追跡装置１２０と、制御部５４０とを備える。また、学習装置１１０は、学習用画像取得部１１１と、学習部１１２と、パラメータ記憶部１１３とを備える。また、動体追跡装置１２０は、第１画像取得部１２１と、追跡部１２２とを備える。
【０１８８】
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５４０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。
【０１８９】
医用画像処理装置５００を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２は、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を、制御部５４０に出力する。
【０１９０】
制御部５４０は、動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２から出力されたマーカー位置信号に基づいて、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。より具体的には、制御部５４０は、追跡部１２２から出力されたマーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置の情報に基づいて、追跡しているマーカーの位置が放射線治療を行う所定の範囲（領域）内にあるか否かを判定し、治療システム５における放射線治療を制御する制御信号を出力する。つまり、制御部５４０は、患者Ｐの体内の病巣の位置が放射線治療を行う所定の範囲（領域）内にある場合には、治療システム５における放射線治療を行い、患者Ｐの体内の病巣の位置が放射線治療を行う所定の範囲（領域）内にない場合には、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ための制御信号を出力する。以下の説明においては、治療ビームＢを病巣に照射する位置および所定の範囲（領域）を、「ゲートウィンドウ」という。
【０１９１】
ゲートウィンドウは、治療計画の段階など、放射線治療を行う前に設定される、治療ビームＢを照射する位置または範囲（領域）である。ゲートウィンドウは、治療計画のときに撮影したＣＴ画像に指定されたマーカーの位置に基づいて決定する。治療計画では、実際の治療を行うときに発生する可能性がある誤差に基づいて、予め余裕（マージン）が設定されている。このため、ゲートウィンドウとしては、ＣＴ画像内のマーカーの位置を中心とし、その中心の位置にマージンを付加した３次元の領域が設定される。また、ゲートウィンドウは、ＣＴ画像に対して設定した範囲（領域）を、ＣＴ画像から作成したＤＲＲ画像や第１画像に射影させた範囲（領域）として設定してもよい。また、ゲートウィンドウは、治療を開始する直前の患者Ｐの状態を考慮し設定されたマージンを付加して設定してもよい。上記のようなことを考慮してゲートウィンドウを設定することにより、患者Ｐに対して不適切な治療ビームＢや不要な放射線ｒの照射を行ってしまうような事態、いわゆる、被ばくを回避することができる。
【０１９２】
ここで、放射線治療を行う前に行われる治療計画について説明する。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算出した、患者Ｐの体表面から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の方向（経路）や強度などを決定する。このとき、患者Ｐの体内に留置されたマーカーの位置も指定（入力）される。
【０１９３】
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（６）の関係が成り立っている。
【０１９４】
【数６】
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【０１９５】
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を加えて、患者Ｐに治療ビームＢを照射する位置および範囲（領域）を決定する。このとき考慮する実際の治療において生じる可能性がある誤差とは、例えば、患者Ｐの体内の病巣や骨などの位置を、治療計画のときの位置と合わせるために行う患者Ｐの位置決めの際に生じる可能性がある患者Ｐの位置のずれなどである。
【０１９６】
制御部５４０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、制御部５４０は、追跡部１２２から出力されたマーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置、つまり、患者Ｐの体内の病巣の位置が、放射線治療において病巣に治療ビームＢを照射するゲートウィンドウ内にあることを表している場合には、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制御信号を出力する。また、制御部５４０は、マーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置が、ゲートウィンドウ内にはないが、透視画像を取得することができる範囲（領域）内にあることを表している場合には、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（第１画像）を生成させるように制御する制御信号を出力する。
【０１９７】
また、制御部５４０は、マーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置が、通常取り得る軌跡を大きく逸脱するなど、異常な範囲にあることを表している場合には、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制御信号を出力する。このとき、制御部５４０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１画像）の撮影を停止するように制御する制御信号を出力してもよい。このように制御することによって、患者Ｐに対して不適切な治療ビームＢや不要な放射線ｒの照射を回避することができる。
【０１９８】
なお、追跡しているマーカーの位置が異常な範囲に移動するような不測の事態となる要因としては、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が考えられる。このような要因による不測の事態は、長い時間を要さずに解消される、つまり、患者Ｐの咳やくしゃみなどが収まって、放射線治療を再開することができる安定した状態になること考えられる。このため、制御部５４０は、追跡しているマーカーの位置が異常な範囲にあることを表している場合に、直ちに透視画像（第１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（第１画像）の撮影間隔を長くし、その後も追跡しているマーカーの位置が異常な範囲にあることを表している場合に、透視画像（第１画像）の撮影を停止するように制御してもよい。
【０１９９】
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、学習したマーカーの特徴に基づいて、現在の患者Ｐの体内にあるマーカーを追跡し、追跡しているマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。そして、医用画像処理装置５００は、マーカー位置信号が表す追跡しているマーカーの位置に基づいて、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の体内の透視画像（第１画像）を撮影するタイミング、さらには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５４０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。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でも、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、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５００では、制御部５４０が、患者Ｐの不測の事態を検出した場合には、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、放射線治療をより安全に行うことができる。
【０２００】
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、学習装置１１０が、学習用画像に基づいて患者Ｐの体内に留置されたマーカーのマーカー像に共通する第１特徴を学習し、学習によって得られた第１特徴に基づいて、マーカーを追跡するための特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部１１３に記憶させておく。そして、第５の実施形態の医用画像処理装置５００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、動体追跡装置１２０が、治療中に撮影された患者Ｐの第１画像（透視画像）に撮影されたマーカーを追跡し、マーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。
【０２０１】
これにより、第５の実施形態の医用画像処理装置５００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、マーカーを追跡する際の計算を効率的に行い、マーカーの追跡のリアルタイム性の低下を抑えることができる。また、第５の実施形態の医用画像処理装置５００でも、第１の実施形態の医用画像処理装置１００と同様に、従来のテンプレートマッチングにおいてマーカーに類似度が高いテンプレートが存在してしまうことによって発生することが考えられる、マーカーの誤追跡の可能性を低くすることができる。
【０２０２】
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でも、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を安全に病巣に照射することができる。
【０２０３】
また、第５の実施形態の医用画像処理装置５００では、制御部５４０が、マーカー位置信号に基づいて、治療装置１０における治療ビームＢと放射線ｒとの照射や停止を制御する。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の体内に留置されたマーカー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。つまり、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、患者Ｐの正常な組織への不適切な治療ビームＢの照射や、不要な放射線ｒの照射の可能性を低減させることができる。
【０２０４】
なお、第５の実施形態の医用画像処理装置５００では、図１４に示した医用画像処理装置５００の構成において、制御部５４０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５４０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５４０の機能、つまり、医用画像処理装置５００を構成する動体追跡装置１２０に備えた追跡部１２２から出力されたマーカー位置信号に基づいて、治療システム５における放射線治療を制御（治療ビームＢや放射線ｒ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。
【０２０５】
上記説明したように、医用画像処理装置５００は、追跡部１２２が追跡した被写体の位置の情報に基づいて、治療する対象の部位（病巣）に対する治療を制御する制御部５４０  をさらに備える。
【０２０６】
また、上記説明したように、制御部５４０は、追跡部１２２が追跡した被写体の位置の情報に基づいて、被写体の撮影を制御してもよい。
【０２０７】
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、患者の体内に留置されるときにマーカーが取り得るあらゆる方向を模擬したシミュレーション画像を学習用画像として、マーカーに共通する特徴を学習し、学習によって得られた特徴に基づいて、マーカーの方向の特徴を表す特徴抽出パラメータを計算してパラメータ記憶部に記憶させておく。そして、各実施形態の医用画像処理装置では、特徴抽出パラメータが表すマーカーの方向の特徴に基づいて、治療中に撮影された患者の透視画像に撮影されたマーカーを追跡し、患者の体内に留置されマーカーの位置を表すマーカー位置信号を出力する。これにより、各実施形態の医用画像処理装置では、マーカーを追跡する際の計算を効率的に行い、マーカーの追跡のリアルタイム性の低下を抑えることができ、マーカーの誤追跡の可能性を低くすることができる。このことにより、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、追跡しているマーカーの位置に基づいて、患者の呼吸や心拍などに連動して移動する病巣に対して治療ビームを照射する適切なタイミングを自動で検知することができる。そして、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、患者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を病巣に照射する放射線治療を安全に行うことができる。
【０２０８】
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３の実施形態の医用画像処理装置３００において備えた表示部３３０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５４０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。
【０２０９】
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。
【０２１０】
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、患者の透視画像を第１画像として取得する第１画像取得部と、患者の体内に留置された被写体を複数の方向から観察して得られる複数の被写体の像である被写体像に共通する第１特徴に基づいて、第１画像に撮影された被写体を追跡する追跡部と、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。
【０２１１】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、患者Ｐの透視画像を第１画像として取得する第１画像取得部（１２１）と、患者Ｐの体内に留置された被写体（マーカー）を複数の方向から観察して得られる複数の被写体の像である被写体像（マーカー像）に共通する第１特徴に基づいて、第１画像に撮影された被写体を追跡する追跡部（１２２）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の患者の透視画像から、患者の体内に留置しておいたマーカーを自動で追跡することができる。
【０２１２】
なお、例えば、図２において示した学習用画像取得部１１１、学習部１１２、およびパラメータ記憶部１１３を含む学習装置１１０、第１画像取得部１２１および追跡部１２２を含む動体追跡装置１２０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。
【０２１３】
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よい。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）であってもよい。
【０２１４】
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】
【０２１５】
１，２，３，４，５・・・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、１１０，２１０・・・学習装置、１１１，２１１・・・学習用画像取得部、１１２・・・学習部、１１３・・・パラメータ記憶部、１２０，３２０，４２０・・・動体追跡装置、１２１，３２１・・・第１画像取得部、１２２，４２２・・・追跡部、２１４・・・第２画像取得部、２１５・・・オブジェクト抽出部、３３０・・・表示部、４２３・・・テンプレート取得部、４２４・・・姿勢検出部、４２５・・・テンプレート選択部、５４０・・・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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【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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【図１４】
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