(57)【要約】【課題】造影剤の追い越しを防止し、再撮影による無効被ばくを無くすことが可能なＸ線ＣＴ装置を提供する。【解決手段】Ｘ線ＣＴ装置の制御部は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出・表示し（ステップＳ２０１−Ｓ２０２）、造影撮影の断層画像から（ステップＳ２０７−Ｓ２０８）、未来のＣＴ値の実測値推定線を推定し（ステップＳ２１１）、閾値予測線と実測値推定線とを比較し（ステップＳ２１２）、比較結果に応じて撮影条件を変更する（ステップＳ２１３）。【選択図】図２
2019000156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線ＣＴ装置であって、
撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出する閾値予測線算出部と、
被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、
収集した前記投影データを基に断層画像を再構成する画像再構成部と、
前記断層画像から未来のＣＴ値の実測値推定線を推定する推定部と、
前記閾値予測線と前記実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて前記撮影条件を変更する撮影条件変更部と、を具備する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項２】
請求項1記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記閾値予測線を表示する表示部を更に備える、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項３】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記閾値予測線算出部は、
撮影した位置決め画像を基に前記ピークを予測する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項４】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記推定部は、
予め記憶した血管位置と断層画像の特徴のパターンを用いて、造影撮影で取得した前記断層画像から血管位置を抽出し、血管内の平均ＣＴ値を算出する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項５】
請求項４記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記推定部は、
前記断層画像から各方向に対する特徴を抽出し、抽出した前記特徴に最も相似している前記パターンを検索し、検索した前記パターンの血管位置を前記断層画像に適用する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項６】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記推定部は、
前記画像再構成部が再構成した断層画像を利用して、前記実測値推定線を推定する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項７】
請求項６記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記推定部は、
前記断層画像から血管経路を抽出し、抽出した前記血管経路と、記憶された血管経路モデルとの比較結果に応じて、前記実測値推定線を推定する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項８】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記撮影条件変更部は、
ファジィ規則およびメンバーシップ関数に基づくファジィ論理を用いて前記撮影条件の変更値を決定する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項９】
請求項８記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記撮影条件変更部は、
前記ファジィ論理のルールとして、前記実測値推定線が前記閾値予測線を下回るまでの余裕を用いる、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１０】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記推定部は、
単純撮影で取得しておいた断層画像と、造影撮影で取得した断層画像との差分を取ることにより、各スライス位置のＣＴ値を取得する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１１】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記閾値予測線算出部は、
被検体情報と撮影条件を利用して前記閾値予測線を算出する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１２】
請求項１記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記推定部は、
前記断層画像から血管位置を抽出し、
断層画像と血管位置の学習データを基に、断層画像上のどこに血管が存在するか機械学習した結果のネットワークを記憶し、
前記ネットワークに造影撮影の前記断層画像を入力し、前記ネットワークの出力結果から血管位置を特定する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１３】
請求項２記載のＸ線ＣＴ装置であって、
前記表示部は、
前記閾値予測線と共に、造影撮影範囲が重畳された位置決め画像と、前記断層画像に基づき算出した判定用実測値線と前記実測値推定線を表示する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【請求項１４】
被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した前記投影データを基に断層画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるＸ線ＣＴ装置の処理方法であって、
前記制御部は、
撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、
前記断層画像から未来のＣＴ値の実測値推定線を推定し、
前記閾値予測線と前記実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて前記撮影条件を変更する、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項１５】
被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した前記投影データを基に断層画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるＸ線ＣＴ装置の処理プログラムであって、
前記制御部が、
撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、
前記断層画像から未来のＣＴ値の実測値推定線を推定し、
前記閾値予測線と前記実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて前記撮影条件を変更する、よう動作させる、
ことを特徴とする処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置に係り、特にその医用画像撮影、作成、および管理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ装置では、被検体にＸ線を照射するＸ線源と、被検体を透過したＸ線量を投影データとして検出するＸ線検出器と、を被検体の周囲で回転させることにより得られる複数角度からの投影データを用いて被検体の断層画像を再構成し、再構成された断層画像を表示するものである。Ｘ線ＣＴ装置で表示される画像は、被検体の中の臓器の形状を描写するものであり、画像診断に使用される。
【０００３】
Ｘ線ＣＴ装置によるＣＴ検査ではより正確な診断を行うために造影剤を被検体に注入しながら撮影を行う、造影ＣＴ検査が行われている。造影ＣＴ検査では、造影剤注入装置（インジェクター）を用いて造影剤を被検体に注入する。注入された造影剤は血流にのって全身に運ばれ、血中の造影剤濃度が高い時にＣＴ撮影が実施される。
【０００４】
しかし、胸部から下肢までの造影検査で、造影剤を撮影が追い越すことがある。追い越してしまった場合は、その領域を再撮影する必要があり、被ばくの増大や検査時間の延長となってしまう。造影剤追い越しに対応するために、特許文献１では、操作者が閾値と撮影中のＣＴ値測定位置を設定して、計測したＣＴ値が閾値を超えたらスキャナの回転速度とテーブル移動速度を調整する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１６０７８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献1の方法では閾値を超えた後の対策となるため、造影剤追い越し自体は回避できず、重要な造影効果のピークを保持することもできない。造影効果とは、造影剤を注入する前の断層画像に対する注入後の断層画像のコントラスト、すなわち注入前後のＣＴ値の差を意味する。  本発明の目的は、造影剤の追い越しを防止し、再撮影による無効被ばくを無くすことが可能なＸ線ＣＴ装置、処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明においては、Ｘ線ＣＴ装置であって、撮影条件に基づいた撮影位置の造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出する閾値予測線算出部と、被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、画像から未来のＣＴ値を実測値推定線として推定する推定部と、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部とを具備する構成のＸ線ＣＴ装置を提供する。
【０００８】
また、上記の目的を達成するため、本発明においては、被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるＸ線ＣＴ装置の処理方法であって、制御部は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、画像から未来のＣＴ値の実測値推定線を推定し、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する構成のＸ線ＣＴ装置の処理方法を提供する。
【０００９】
さらに、上記の目的を達成するため、本発明においては、被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した前記投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるＸ線ＣＴ装置の処理プログラムであって、制御部が、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、画像から未来のＣＴ値の実測値推定線を推定し、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更するよう動作させる構成のＸ線ＣＴ装置の処理プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、造影剤の追い越しを防ぐことができ、再撮影による無効被ばくを無くすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】各実施例に係るＸ線ＣＴ装置の全体構成の一例を示す図である。
【図２】実施例１に係る、Ｘ線ＣＴ装置の動作処理フローの一例を示す図である。
【図３】実施例１に係る、造影剤を注入した場合の各撮影位置でのＨＵ(Hounsfield Unit)と時間の傾向の一例を示す図である。
【図４】実施例１に係る、閾値予測線の算出の方法を説明するための図である。
【図５】実施例１に係る、Ｘ線ＣＴ装置の操作卓表示画面の一例を示す図である。
【図６】実施例１に係る、Ｘ線ＣＴ装置で撮影されるステントや狭窄画像の一例を示す図である。
【図７】実施例１に係る、Ｘ線ＣＴ装置のＣＴ値の算出を説明するための図である。
【図８】実施例１に係る、操作卓表示画面に表示した実測線と閾値予測線の一例を示す図である。
【図９】実施例１に係る、操作卓表示画面に表示した判定用実測値線から推測する実測値推定線の一例を示す図である。
【図１０】実施例４に係る、ファジィ論理のメンバーシップ関数の一例を示す図である。
【図１１】実施例４に係る、ファジィ論理の変更されたメンバーシップ関数の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下本発明の種々の実施形態を図面に従い説明する。まず、各実施例に共通に使用されるＸ線ＣＴ装置の全体構成の一例を説明する。
【００１３】
図1はＸ線ＣＴ装置と造影剤注入装置の全体構成を示している。Ｘ線ＣＴ装置はＸ線データ取得部1と操作卓２とを備える。Ｘ線データ取得部1はスキャンガントリ部１００とシステム制御部１２０とを備える。スキャンガントリ部１００は、Ｘ線管１０１と、回転円盤１０２と、開口部１０４と、テーブル、即ち被検体が載置される寝台１０５と、Ｘ線検出器１０６と、データ収集装置１０７と、Ｘ線制御装置１０８と、寝台制御装置１１１と、ガントリ制御装置１１２を備えている。
【００１４】
Ｘ線管１０１は寝台１０５上に載置された被検体１０３にＸ線を照射する装置である。回転円盤１０２は、寝台１０５上に載置された被検体１０３が入る開口部１０４を備えるとともに、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０６を搭載し、被検体１０３の周囲を回転するものである。Ｘ線検出器１０６は、Ｘ線管１０１と対向配置され被検体１０３を透過したＸ線を検出することにより透過Ｘ線の空間的な分布を計測する装置であり、多数のＸ線検出素子を回転円盤１０２の回転方向に配列したもの、若しくは回転円盤１０２の回転方向と回転軸方向との２次元に配列したものである。データ収集装置１０７は、Ｘ線検出器１０６で検出されたＸ線量をデジタルデータとして収集する装置である。Ｘ線制御装置１０８はＸ線管１０１に入力される電力を制御する装置である。寝台制御装置１１１は寝台１０５の前後左右上下の動作を制御する装置である。ガントリ制御装置１１２は回転円盤１０２の回転を制御する装置である。
【００１５】
システム制御部１２０は、システム制御装置１２１と、画像演算装置１２２と、記憶装置１２３と、を備えている。記憶装置１２３は、データ収集装置１０７で収集した生データ(RawData)１２４を記憶する装置であり、具体的にはＨＤＤ(Hard Disk Drive)等である。画像演算装置１２２は、記憶装置１２３に記憶したRawData１２４を演算処理してＣＴ画像再構成を行う装置である。システム制御装置１２１は、これらの装置及びＸ線制御装置１０８、寝台制御装置１１１、ガントリ制御装置１１２を制御する装置である。
【００１６】
操作卓２は、操作卓表示装置２０１と、操作卓入力装置２０２と、操作卓制御装置２０３と、操作卓記憶装置２０４と、を備えている。操作卓記憶装置２０４は、画像演算装置１２２で作成されたＣＴ画像２０５やベースデータなどを記憶する記憶装置である。操作卓表示装置２０１は、ＣＴ画像２０５及び撮影計画画面を表示する装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。操作卓入力装置２０２は、被検体氏名、検査日時、撮影条件、再構成条件などを入力するための装置であり、具体的にはキーボードやポインティングデバイスである。
【００１７】
操作卓入力装置２０２から入力された撮影条件、特にＸ線管電圧やＸ線管電流などに基づきＸ線制御装置１０８がＸ線管１０１に入力される電力を制御することにより、Ｘ線管１０１は撮影条件に応じたＸ線を被検体１０３に照射する。Ｘ線検出器１０６がＸ線管１０１から照射され被検体１０３を透過したＸ線を多数のＸ線検出素子で検出し、データ収集装置１０７が透過Ｘ線の分布を計測する。
【００１８】
Ｘ線管１０１からのＸ線照射とＸ線検出器１０６による透過Ｘ線分布の計測が回転円盤１０２の回転とともに繰り返されることにより、様々な角度からのＸ線量データが取得される。取得された様々な角度からのＸ線量データはRawData１２４として纏められ、画像演算装置１２２に送信される。画像演算装置１２２は送信されたRawData１２４を操作卓入力装置２０２で入力されていた再構成条件に依って逆投影処理することによりＣＴ画像を再構成する。再構成して得られたＣＴ画像は操作卓表示装置２０１に表示される。
【００１９】
Ｘ線ＣＴ装置に付設される造影剤を注入する注入装置３は、操作入力装置３００と、ヘッド部３１０と、を備えている。操作入力装置３００は、操作者が造影剤や生理食塩水の注入条件等を入力する装置である。ヘッド部３１０は、注入制御装置３１１と、薬液注入装置３１２と、を備えている。注入制御装置３１１は操作入力装置３００に入力された条件に基づいて薬液注入装置３１２を制御するとともに、Ｘ線データ取得部1のシステム制御装置１２１と通信を行うための装置である。薬液注入装置３１２は被検体へ造影剤及び生理食塩水を注入する装置であり、造影剤、生理食塩水を充填するための各シリンダーを有している。
【００２０】
注入制御装置３１１は、操作入力装置３００から受けた注入条件に従って薬液注入装置３１２を制御する。薬液注入装置３１２は、予め設定された造影条件（造影剤の注入量、注入圧（注入速度）等）に従って、空気圧、モータ、又は油圧などの動力を用いて、シリンダー内の造影剤や生理食塩水を被検体に注入する。
【実施例１】
【００２１】
実施例１は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出する閾値予測線算出部と、被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、画像から未来のＣＴ値を実測値推定線として推定する推定部と、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部とを具備する構成のＸ線ＣＴ装置の実施例である。また、被検体にＸ線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるＸ線ＣＴ装置の処理方法であって、制御部は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、画像から未来のＣＴ値の実測値推定線を推定し、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する構成のＸ線ＣＴ装置の処理方法、並びに処理プログラムの実施例である。
【００２２】
図２に本実施例に係るＸ線ＣＴ装置の動作処理フローの一例を示した。本動作処理フローは、システム制御装置１２１、画像演算装置１２２、操作卓制御装置２０３、更には注入制御装置３１１等の制御装置のプログラム実行等で実現される。まず、ステップＳ２０１において、位置決め画像を撮影する位置決め撮影を行い、撮影した位置決め画像を操作卓表示装置２０１に表示する。位置決め画像とは、回転円盤１０２を停止させた状態で寝台１０５を被検体の体軸方向に移動させながら撮影して得られる画像であり、いわゆる透視画像である。次に閾値予測線算出部を構成するステップＳ２０２で、造影撮影範囲と閾値予測線を算出して表示する。本実施例においては、画像演算装置１２２のプログラム実行で実現されるこの閾値予測線算出部が、撮影した位置決め画像を基に、撮影条件に基づいた撮影位置の造影効果のピークを予測し、各撮影位置において予測されたピークの値を用いて閾値予測線を算出する。閾値予測線は、予測されたピークの値を結んだ線でも良いし、ピークの値に所定の係数を乗じた値を結んだ線でも良い。閾値予測線算出部における撮影した位置決め画像を基にした閾値予測線の予測方法について図３、図４を用いて説明する。
【００２３】
図３に腕から造影剤を注入した場合の各撮影位置(a)、(b)、(c)でのＨＵ(Hounsfield Unit)と時間の傾向を示した。同図からわかるように、注入箇所から離れるにつれＨＵの最大値、すなわち造影効果のピークが低くなる。このことから、胸部から下肢に向けて撮影する場合、最大ＨＵは下降傾向となる。この各部位位置と最大ＨＵの傾向をあらかじめ操作卓記憶装置２０４に格納しておく。また、身長が高いほど、或いは体重が軽く体積が小さいほど傾きが大きくなるため、基本の身長・体重値もベースデータとして操作卓記憶装置２０４に格納しておく。なお、必要に応じて、撮影条件や造影剤の注入条件の基本値をベースデータとして操作卓記憶装置２０４に格納しても良い。今回のステップＳ２０１で得た位置決め画像から胸部、腹部などの部位を認識し、閾値予測線算出部は、被検体の身長・体重値と合わせて操作卓記憶装置２０４に格納されたベースデータと比較し、閾値予測線を算出する。
【００２４】
図４に本実施例における閾値予測線の算出の方法の一例を説明するための模式図として、標準体型モデル４０１と、それに応じた造影効果のピークである最大ＨＵ傾向である点線グラフ４０２と、位置決め画像４０３などを示す。標準体型モデル４０１の各部位区間の傾向である点線グラフ４０２をもとに、今回の位置決め画像４０３の閾値予測線４０４を算出する。算出後に操作卓表示装置２０１に表示される閾値予測線は、造影撮影範囲４０５に当たる閾値予測線４０４の太線部分となる。すなわち、本実施例の表示部である操作卓表示装置２０１は、閾値予測線４０４と共に、造影撮影範囲４０５が重畳された位置決め画像４０３を表示する。
【００２５】
図５に示すように、これらの位置決め画像４０３と閾値予測線４０４を操作卓表示装置２０１に表示する。なお、表示される閾値予測線４０４は操作卓入力装置２０２を使って、操作者が自由に変更できる。造影撮影を複数回実施する場合は、造影撮影毎に閾値予測線を表示する。また、閾値予測線を操作卓表示装置２０１に表示せずに、操作卓制御装置２０３で内部的に利用して、この後の処理ステップを進めても良い。造影撮影範囲４０５などの造影撮影位置・範囲やステップＳ２０３とＳ２０６の撮影位置は操作者が操作卓入力装置２０２で設定する。
【００２６】
ステップＳ２０３において、造影剤到達を監視する位置の単純撮影を行う。これはステップＳ２０４において、監視位置を指定するために使用される断層画像の撮影であり、ステップＳ２０７の造影撮影とは別の体軸位置を指定することができる。また、最低一断面だけ断層画像があればいいので、広範囲を撮影する必要はない。撮影された断層画像は操作卓表示装置２０１に表示される。
【００２７】
ステップＳ２０４において、操作者が、ステップＳ２０３で表示された断層画像上に造影剤が到達したか監視するためのＲＯＩ（Region Of Interest：関心領域）と、到達したと判断するＣＴ値の監視撮影の閾値、すなわち監視撮影閾値を設定する。
【００２８】
続いてステップＳ２０５において、監視撮影を開始する。ステップＳ２０６において、監視位置を撮影し、断層画像を再構成し、ＲＯＩのＣＴ値を計測する。ＲＯＩのＣＴ値がステップＳ２０４で設定した監視撮影閾値よりも高いか判定し、高い(Yes)の場合はステップＳ２０７へ、そうでない(No)場合はステップＳ２０６の監視撮影閾値との比較を繰り返す。
【００２９】
ステップＳ２０７において、ステップＳ２０２で操作者が設定した造影撮影範囲の造影撮影を開始する。そして画像再構成部を構成するステップＳ２０８において、収集した投影データを基に断層画像を再構成する。この画像再構成部が、現在の撮影位置の断層画像をリアルタイムに再構成する。ステップＳ２０９において、ステップＳ２０８で作成した断層画像から血管を探し、血管内の平均ＣＴ値を算出する。すなわち、ステップＳ２０８で再構成された断層画像から、ステップＳ２０９で、各スライス位置の血管内の平均ＣＴ値を取得する。
【００３０】
本実施例のステップＳ２０８では、血管を探すためにテンプレートマッチングを利用する。テンプレートマッチングを利用する場合は、予め操作卓記憶装置２０４に血管位置と血管径の特徴のパターンを保存しておく。まずステップＳ２０８で作成した断層画像から骨領域を抽出し、左右対称になるように断層画像を回転させる。回転後の断層画像に対して画像内の物体の位置認識に有効なガボールフィルタを適用し、血管の向きなどの各方向に対する特徴を抽出する。抽出した各方向に対する特徴にもっとも相似しているパターンを検索し、その血管位置を画像に適用する。その後、回転後の断層画像を逆回転し、血管位置とする。
【００３１】
すなわち、本実施例の推定部は、予め記憶した血管位置と画像の特徴のパターンを用いて、造影撮影で取得した断層画像から血管位置を抽出し、血管内の平均ＣＴ値を算出する。特に、推定部は、断層画像から各方向に対する特徴を抽出し、抽出した特徴に最も相似しているパターンを検索し、検索した前記パターンの血管位置を断層画像に適用している。
【００３２】
この血管位置は前の撮影位置の血管位置も考慮して、血管の繋がりも加味して抽出する。血管位置が前の撮影位置の血管位置から大きく変わらない場合は、前の撮影位置の血管位置のみ考慮しても良い。
血管にはステントや狭窄がある恐れがあるため、ＣＴ値はそこを除いて算出する。画像のステントや狭窄のパターンは例えば図６のようになる。
【００３３】
図７を用いて血管のＣＴ値の算出方法について説明する。図７の(a)のように、血管内に図６に示したようなステントと狭窄がある血管があるとする。血管の外周からステント幅だけステントがあるか探索し、見つかれば図７の(b)に示すようにステント部分を除去する。そこから狭窄を原因とする非造影領域を除き、図７の(c)に示した残った領域の平均ＣＴ値を採用する。
【００３４】
ステップＳ２０７の造影撮影の最初の１スキャンを実施した時だけ、閾値予測線の調整を実施する。最初のスキャンは、ステップＳ２０６の監視撮影において造影効果のピークが保証されている。そのため、このピークの値を閾値予測線に反映するため、最初のスキャンの誤差を基準に閾値予測線全体をＣＴ値方向に上下させる。これにより、個人差による予測の変動の影響を低減することができる。
【００３５】
ステップＳ２０９で求められた平均ＣＴ値は、その撮影位置の実測値として操作卓表示装置２０１に表示される。図８にその表示の一例として、閾値予測線４０４と、造影撮影の開始位置から現撮影位置８０２までの実測値を結んだ線である実測値線８０３を示す。１画像内に血管が複数存在する場合は、各値と位置を操作卓記憶装置２０４に記憶して置き、最も高いＣＴ値を表示する。複数血管があり、造影剤が来ていない血管がある場合は操作者へ伝えても良い。例えば、実測値線８０３の点の色を変えたり、実測値線８０３の横に文字で表示したりすることができる。これにより、造影撮影中に栓塞を判断できる。
【００３６】
ステップＳ２１０において、現在の撮影位置で造影撮影が終了か判断する。最後の撮影位置の場合(Yes)は終了し、そうでない場合(No)は、引き続く未来の撮影でのＣＴ値である実測値推定値を推定するステップＳ２１１を実施する。このステップＳ２１１は、造影撮影により得られた断層画像から未来のＣＴ値を実測値推定線として推定する推定部を構成する。推定部を構成するステップＳ２１１では、まず各撮影位置での断層画像の血管平均ＣＴ値に含まれるノイズを除くために、加重移動平均をとる。ある撮影位置の値は数か所前までの実測値に重みづけした値となる。これを判定用実測値とする。なお、ある撮影位置に近い位置ほど重みづけを大きくする。ノイズはmAsやkVが低いと大きくなるため、その場合は平均する個数を多くしても良い。また、加重移動平均でなく、単純移動平均などの他の平滑化処理でも良い。
【００３７】
ステップＳ２１２において、未来の造影撮影において、判定用の実測値推定線が閾値予測線を下回るか判断する。図９のように撮影済みの判定用実測値線９０１を外挿して実測値推定線９０２を引く。すなわち、表示部である操作卓表示装置２０１は、閾値予測線４０４と共に、撮影済みの断層画像に基づき算出した判定用実測値線９０１と、実測値推定線９０２を表示する。この実測値推定線９０２が閾値予測線４０４を下回ることがある場合は、撮影条件を変更するステップＳ２１３を実施する。そうでない場合はステップＳ２０８を実施する。
【００３８】
ステップＳ２１３は、閾値予測線と実測値推定線とを比較した比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部を構成する。また、この撮影条件変更部は、ＣＴ値が低くなった場合、造影剤のピークより先を撮影してしまい低くなったのか、造影剤のピークが撮影位置よりも先にあり低くなったのか判断する。そのため、これまでのＳ２１３で変更した撮影条件と、その後の撮影のＣＴ値挙動の関係から判断する。例えば、Ｓ２１３でピッチを小さくした直後の撮影で、ＣＴ値が前回撮影位置よりも小さければ、ピークが撮影位置よりも先にあると判断できる。なお、テーブル進行方向に対して、前方、中央、後方のように複数個所で再構成し、どこが最も高いＣＴ値かという方法で判断しても良い。
【００３９】
ステップＳ２１３において、実測値推定線が閾値予測線を下回る可能性があり、ピークよりも先を撮影している場合、ピッチを小さくする。実測値推定線の傾きは変更後ピッチ／変更前ピッチ分だけ傾きがゆるくなるため、下回らない傾きまでピッチを小さくする。変更後ピッチ値は閾値予測線を下回る直前でなく、下回ると判断した時点で変更し、変更後の撮影条件でステップＳ２０８の造影撮影を続ける。これにより実測値が閾値予測線を下回ることなく造影撮影を実施することができる。
【００４０】
撮影条件を変更しても実測値が閾値予測線を下回ることになる場合は、再撮影するか一時停止するかなどの通知や選択肢操作者に提示しても良い。また、撮影位置毎に下回る確率を表示しても良い。一時停止する場合は、造影撮影を一時停止し、必要に応じて被検体が載置されたテーブルを寝台制御装置１１１で制御して戻し、しばらくした後に撮影を再開する。
【００４１】
なお、閾値予測線にマージンを持たせても良い。また、撮影条件を変更するきっかけとする警告線としての閾値予測線と、撮影停止となる最低線としての閾値予測線のように段階を持たせても良い。
【００４２】
また、ピッチを下げるとその撮影位置の被ばくが増えてしまうため、線量を減らすために撮影条件を調整する。kVを下げると骨が多い領域では線量不足となるため、mAを下げる。ただし、mAを下げすぎるとノイズが増えるため、最終画像用にこの撮影位置のみ逐次近似再構成法などのノイズ低減処理を行っても良い。処理時間に問題が無ければ、造影撮影中に操作卓表示装置２０１に表示するための断層画像の再構成で処理しても良い。
【００４３】
また、閾値予測線を下回る可能性があり、ピークよりも後ろを撮影している場合はピッチを大きくする。ピッチに合わせてコリメータを狭くしても良い。ピッチ変更後のスキャンにて、閾値予測線よりも実測値推定線に余裕が出てきた場合はピッチを元の値に戻しても良い。また、ピッチ以外の撮影条件で、造影剤を追い越さないように撮影速度を遅くしても良い。ピッチを一定にするために、スキャナの回転速度とテーブル移動速度を変更するようにしても良い。
【００４４】
更に、本実施例ではステップＳ２０８において、１スキャンにつき１枚の断層画像を再構成することを想定して説明しているが、テーブル進行方向に対して、前方、中央、後方のように複数個所再構成してその後の処理を実施しても良い。ピッチによっては１回転で広い幅を撮影することもあるため、実測値を計測するサンプリングを増やすことによって、後方では血管ＣＴ値が高いが、前方では低いなどの判定精度を高めることができる。
【００４５】
本実施例のＸ線ＣＴ装置にあっては、撮影中の投影データから取得されたＣＴ値が撮影条件に基づいて設定された閾値予測線を超えないように撮影条件を再設定することにより、造影撮影時において造影剤の追い越しを防ぐことができ、再撮影による無効被ばくを無くすことができる。更に、造影効果のピークで撮影し続けることができるため、診断により効果的な画像を得ることができる。
【実施例２】
【００４６】
実施例１のステップＳ２１１では移動平均で未来の、即ちそれ以降の実測値推定線を算出していたが、実施例２は、推定部において、ステップＳ２０８で再構成した断層画像から得られる情報も加味して実測値推定線を算出することにより、実測値推定線の推定精度を高くする構成の実施例である。
【００４７】
血管の流速は血管径、分岐数などにより、さらに造影剤注入開始位置から遠ざかるほど造影効果のピークは低くなる。そのため、ステップＳ２０８で抽出した血管径が前回の撮影位置よりも細いほどＳ２０９で算出するＣＴ値が低くなる。また、１画像内の血管数が多くなるほどＣＴ値が低くなる。更に造影撮影の撮影開始位置から遠ざかるほどＣＴ値は低くなる。以上の点から本実施例においては、ステップＳ２０８で再構成したこれらの断層画像から得られる血管の大きさや数の情報も加味して、未来の造影撮影のＣＴ値を推定することで実施例１よりもＣＴ値の推定精度を高くすることができる。
【実施例３】
【００４８】
実施例３は、推定部が、断層画像から血管経路を抽出し、抽出した血管経路と記憶された血管経路モデルとの比較結果に応じて、実測値推定線を推定する構成の実施例である。
【００４９】
実施例１のステップＳ２１２では移動平均で以降の実測値推定線を算出していたが、実施例３ではステップＳ２０８でそれまでに再構成した全断層画像から得られる情報を加味して算出する。血管の流速は血管のカーブにも依るため、流速が低下する血管のカーブの箇所ではＣＴ値が低くなると推定できる。そこで本実施例においては、再構成された全断層画像から血管のみの３Ｄモデルを作成し、これにより血管のカーブの箇所を特定し、カーブの箇所でのＣＴ値を低く推定する。
【００５０】
また、予め人体の一般的な血管モデルを操作卓記憶装置２０４に用意しておき、造影撮影中に作成した血管モデルとマッチングさせることによって、その先の血管モデルを想定することができる。その結果、そこから血流の変化を予測できるため、実施例１よりもＣＴ値の推定精度を高くすることができる。なお、モデルは３Ｄモデルのみならず２Ｄモデルでも構わない。更に、実施例１〜３の構成を、閾値予測線の傾き値などによって使い分けて適用することも可能である。
【実施例４】
【００５１】
実施例１の閾値予測線と実測値推定線とを比較した比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部を構成するステップＳ２１３では、実測値推定線と閾値予測線を比較して撮影条件を変更している。実施例４では、撮影条件変更部は、その時の状況や撮影条件からファジィ論理を用いて撮影条件の変更値を決定する。そして、撮影条件変更部は、ファジィ論理のルールとして実測値推定線が閾値予測線を下回るまでのスキャン数、回転速度、変更前ピッチの大小を用い、メンバーシップ関数として図１０の(a)のように実測値推定線が閾値予測線を下回るまでの余裕を定義する実施例である。
【００５２】
撮影条件を変更するにあたって、閾値予測線を下回る直前で変更するのと余裕をもって変更するのとでは、その後の立て直しの余裕に差が出てくる。そのため、下回るまでのスキャン数によって変更値は変わってくる。また、スキャナの回転速度が速い場合はピッチを小さくしても閾値予測線を下回るまでの時間の延長が小さくなる。ピッチも、変更前のピッチがもともと小さい場合は変更しても時間の延長が小さい。
【００５３】
以上の条件から本実施例ではファジィ論理を用いるに当たり、メンバーシップ関数を図１０の(a)のように定義する。また、上記の組み合わせのルールとして、実測値推定線が閾値予測線を下回るまでのスキャン数、回転速度、変更前ピッチの大小を使って、図１０の(b)のように定義し、ルールの後件部のメンバーシップ関数を図１０の(c)とした。後件部のメンバーシップ関数は、横軸を変更後のピッチを段階で表し、少しのピッチ変更はあまり変化がないとみなしてそのままに幅を持たせ、下げるにしても急激に下げることはあまりないので中央を起点に三角形にする。
【００５４】
図２のステップＳ２１２で下回ると判断した場合は、上記のメンバーシップ関数とルールを適用し、ファジィ推論をMIN-MAX重心法で行い、変更後のピッチを算出する。図１１の他の例では、後件部のメンバーシップ関数の重心から２段階下げるようになる。なお、閾値予測線を下回ることが無い場合は、ルールと後件部のメンバーシップ関数を別途用意することで、ピッチを大きな値に変更することができる。
【００５５】
本実施例の構成により、ファジィ推論を利用し、閾値予測線と実測値推定線に応じて、直観的な制御ルールをもとにピッチを変更することができ、より状況に応じた撮影条件の変更を行うことができる。
【実施例５】
【００５６】
本実施例は、推定部が、単純撮影で取得しておいた断層画像と造影撮影で取得した断層画像との差分を取ることにより、各スライス位置のＣＴ値を取得する構成の実施例である。すなわち、実施例１のステップＳ２０９では、血管のステントを解析して判断しているが、実施例５では、予め被検体の全身の単純撮影を造影撮影と同じ範囲で行っておき、ステップＳ２０９において、リアルタイムに単純撮影の断層画像と造影撮影の断層画像の差分をとることでステントや血管位置を判断する。
【００５７】
単純撮影の画像間隔等は造影撮影と合わせておき、体動の違いは非剛体レジストレーションで位置合わせし、管球の起動も合わせるようにする。ステップＳ２０９にて、画像上の人体の辺縁部を同じ位置の単純撮影画像と合わせることによって差分を取る。これにより、ステントや石灰化を除去してＣＴ値を算出できる。また、石灰化が多い血管付近のＣＴ値を実測値として利用しないという判断を行うこともできる。
【実施例６】
【００５８】
実施例１でのステップＳ２０２では、位置決め画像の情報を主に利用して閾値予測線を算出しているが、本実施例では被検体情報と撮影条件のみを利用して機械学習を用いて算出する。本実施例の閾値予測線算出部は、被検体情報と撮影条件を利用して機械学習により閾値予測線を算出する。
【００５９】
そのため、閾値予測線算出部は、予め身長、体重などの被検体情報と、造影効果に影響するkV、mA、ピッチなどの撮影条件と、その条件で撮影した場合の各撮影位置の血管ＣＴ値の傾向をもとに機械学習しておく。検査時には操作者が入力した被検体情報、撮影条件から当てはまるＣＴ値の傾向線を呼び出し、操作卓表示装置２０１に表示する。これによって、位置決め画像の撮影を実施しなくとも予測線を算出することができる。
【００６０】
なお、操作者が入力した閾値予測線と被検体情報に合わせて、撮影条件を決定するような学習方法でも良い。この場合、撮影条件に応じて注入制御装置３１１へ注入条件を指示する。
【実施例７】
【００６１】
実施例１でのステップ２０９では、血管位置の探索にパターンマッチングを利用しているが、本実施例では機械学習を利用する。すなわち、本実施例の推定部は、断層画像から血管位置を抽出し、血管内の平均ＣＴ値を算出するため、断層画像と血管位置の学習データを基に、断層画像上のどこに血管が存在するか機械学習した結果のネットワークを記憶しておき、ネットワークに画像を入力し、当該ネットワークの出力結果から血管位置を特定する構成の実施例である。
【００６２】
本実施例において、機械学習は予め実施しておく。学習データとして、造影撮影した断層画像とそれに対応した血管位置を用いる。断層画像上の血管位置を学習して出力する必要があり、１画像内に複数血管があるケースがあるため、出力層のノードは断層画像の画素数とする。各ノードから各画素内に血管が存在するかの確率が出力されるように学習する。
【００６３】
ステップ２０９において、学習済みのネットワークにステップＳ２０８で作成した断層画像を入力することで断層画像内のどこに血管が存在するか確率で出力される。本実施例では、機械学習により断層画像内の血管位置を精度よく特定できる。
【００６４】
なお、本発明は上記した種々の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００６５】
更に、上述した各構成、機能、システム制御部などの制御部は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。すなわち、制御部の全部または一部の機能は、プログラムに代え、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）などの集積回路などにより実現してもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１  Ｘ線データ取得部
１００  スキャンガントリ部
１０１  Ｘ線管
１０２  回転円盤
１０３  被検体
１０４  開口部
１０５  寝台
１０６  Ｘ線検出器
１０７  データ収集装置
１０８  Ｘ線制御装置
１１１  寝台制御装置
１１２  ガントリ制御装置
１２０  システム制御部
１２１  システム制御装置
１２２  画像演算装置
１２３  記憶装置
１２４  RawData
２  操作卓
２０１  操作卓表示装置
２０２  操作卓入力装置
２０３  操作卓制御装置
２０４  操作卓記憶装置
２０５  ＣＴ画像
３  注入装置
３００  操作入力装置
３１０  ヘッド部
３１１  注入制御装置
３１２  薬液注入装置
４０１  標準体型モデル
４０２  点線グラフ
４０３  位置決め画像
４０４  閾値予測線
４０５  造影撮影範囲
８０２  現撮影位置
８０３  実測値線
９０１  判定用実測値線
９０２  実測値推定線
【図１】
2019000156.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2019000156.tif 000006
【図５】
2019000156.tif 000007
【図６】
2019000156.tif 000008
【図７】
2019000156.tif 000009
【図８】
2019000156.tif 000010
【図９】
2019000156.tif 000011
【図１０】
2019000156.tif 000012
【図１１】
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