(57)【要約】【課題】X線CT装置のスカウト像（スキャノグラム）から部位を認識し、その部位に適した撮影条件（プロトコル）を設定する。【解決手段】スカウト像（スキャノグラム）の幾何学的特徴量から、部位を自動認識し、少なくとも1つあるいは複数の特徴のある点を抽出し、その特徴点の位置を基準に被検体の部位を自動認識し、あらかじめ登録された撮影条件（プロトコル）の中から、その部位に適した撮影条件（プロトコル）を設定する、または、その撮影条件を調整する。または、その部位に適した撮影条件（プロトコル）の候補を上げ、操作者に選択および調整させることができる。これにより、撮影条件の設定の正確性を向上し、それによる効果として撮影条件の設定間違いによる無駄被曝をなくす。また、撮影条件の設定の効率化により、撮影待ち時間の短縮を実現する。【選択図】図16
2008012229.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
X線発生装置と、相対してX線を検出するX線検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にある被検体を透過したX線投影データを収集するスキャンモードまたは、X線発生装置と相対してX線を検出するX線検出器とを、ある回転角度に固定して、その間にある被検体を体軸方向に動かしながら透過したX線投影データを収集するスカウトモードの両方のデータ収集を持つX線データ収集手段、
そのX線データ収集手段から収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段、
画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、
断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、
とからなるX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像の幾何学的特徴量からその部位を認識して、その部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項２】
X線発生装置と、相対してX線を検出するX線検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にある被検体を透過したX線投影データを収集するスキャンモードまたは、X線発生装置と相対してX線を検出するX線検出器とを、ある回転角度に固定して、その間にある被検体を体軸方向に動かしながら透過したX線投影データを収集するスカウトモードの両方のデータ収集を持つX線データ収集手段、
そのX線データ収集手段から収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段、
画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、
断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、
とからなるX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像の幾何学的特徴量からその部位を認識して、その部位に適した撮影条件の候
補を提示し、操作者が選択する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項３】
請求項1または請求項2のX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像からその投影データプロファイルの特徴量抽出を行い、スカウト像から被検体の部位を認識し、その候補を表示し、操作者が撮影条件を確認または修正する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項４】
請求項1から請求項3までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像の幾何学的特徴量抽出を行い、スカウト像の検査対象部位を認識し、その被検体の部位に適した撮影条件をあらかじめ登録した撮影条件の中から選択する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項５】
請求項1から請求項4までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像から幾何学的特徴量を抽出し、スカウト像から検査対象部位を認識し、その被検体の部位に対し、X線被曝線量、画質、撮影時間の観点から最適化する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項６】
請求項1から請求項5までのいずれかのX線CT装置において、
画像再構成された各々1枚ずつの断層像の画質を評価し、一定の画質に満たない場合は、画像再構成をやり直す手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項７】
請求項1から請求項6までのいずれかのX線CT装置において、
画像再構成された断層像から作られた撮影部位の3次元表示画像の画質を評価し、一定の画質に満たない場合は、再度画像再構成をやり直す手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項８】
請求項1から請求項7までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像の濃度周辺分布を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項９】
請求項1から請求項8までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像に対して、2値化処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１０】
請求項1から請求項9までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像に対して、複数の閾値による複数の2値化処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１１】
請求項1から請求項10までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像を2値化した2値画像に対して、論理フィルタ処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【請求項１２】
請求項1から請求項11までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像を2値化した2値画像に対して、領域番号付処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを
特徴とするX線CT装置。
【請求項１３】
請求項1から請求項12までのいずれかのX線CT装置において、
前記撮影条件設定手段は、スカウト像を2値化した2値画像に対して、領域番号付処理を行い、選ばれた領域番号の領域について処理を行う、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用X線CT装置、または産業用X線CT装置において、X線CT（Computed  Tomography）撮影方法、およびX線CT装置に関し、スカウト像（スキャノグラム像）から部位の範囲または検査すべき範囲を認識し、その部位または検査範囲に撮影条件を自動設定する、または撮影条件の候補を上げることにより、操作者に撮影条件候補の設定支援を行うCT装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来はスカウト像（スキャノグラム像）を目視で見て、操作者が部位の範囲、検査すべき範囲を判断し、撮影範囲を設定すると同時に適切な撮影条件を設定する。または、CT装置内にあらかじめ用意されている撮影条件群から選択していた（例えば、特許文献１参照）。このため、操作者の設定操作ミス、判断の勘違いなどが起こる可能性は0ではなかったため、操作ミスの観点からは問題であった。
【特許文献１】特開２００５−８０７４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、スカウト像（スキャノグラム像）から、被検体の複数の特徴点を見つけ、その特徴点を基準に被検体の検査範囲、被検体内部の部位を推定、または新たに検出アルゴリズムにより特徴点などを抽出し、その撮影条件を設定する場所を推定することができる。これにより、正確に撮影条件が設定できる。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持ったX線CT装置のスカウト像（スキャノグラム像）から、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンの断層像撮影を行う範囲を定め、その被検体のその部位にあった撮影条件の設定を実現するX線CT装置を提供することにある。
【０００５】
また、本発明の別の目的として、あらかじめ登録された撮影条件がある場合は、被検体の位置を求めて、その撮影条件を位置合わせすることを実現するX線CT装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、スカウト像（スキャノグラム）の幾何学的特徴量から、部位を自動認識し、少なくとも1つあるいは複数の特徴のある点を抽出し、その特徴点の位置を基準に被検体の部位を自動認識し、あらかじめ登録された撮影条件（プロトコル）の中から、その部位に適した撮影条件（プロトコル）を設定する、または、その撮影条件を調整する。または、その部位に適した撮影条件（プロトコル）の候補を上げ、操作者に選択および調整させることができる。これにより、撮影条件の設定の正確性を向上し、それによる効果として撮影条件の設定間違いによる無駄被曝をなくす。また、撮影条件の設定の効率化により、撮影待ち時間の短縮を実現することを特徴とするX線CT装置、またはX線CT撮影方法を提供する。
【０００７】
第1の観点では、本発明は、X線発生装置と、相対してX線を検出するX線検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にある被検体を透過したX線投影データを収集するスキャンモードまたは、X線発生装置と相対してX線を検出するX線検出器とを、ある回転角度に固定して、その間にある被検体を体軸方向に動かしながら透過したX線投影データを収集するスカウトモードの両方のデータ収集を持つX線データ収集手段、そのX線データ収集手段から収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像の幾何学的特徴量からその部位を認識して、その部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【０００８】
上記第1の観点におけるX線CT装置では、スカウト像を画像処理、画像計測し、スカウト像の幾何学的特徴量からスカウト像に撮影された部位が被検体のどの部位であるかを判断し、その部位用に撮影条件（プロトコル）を選択して自動設定する、または選択された撮影条件のうち、被検体の体軸方向(z軸方向)の撮影枚数、撮影範囲を調整し、撮影条件（プロトコル）を多少変更することで自動設定をすることができる。
【０００９】
第2の観点では、本発明は、X線発生装置と、相対してX線を検出するX線検出器とを、その間にある回転中心のまわりに回転運動をさせながら、その間にある被検体を透過したX線投影データを収集するスキャンモードまたは、X線発生装置と相対してX線を検出するX線検出器とを、ある回転角度に固定して、その間にある被検体を体軸方向に動かしながら透過したX線投影データを収集するスカウトモードの両方のデータ収集を持つX線データ収集手段、そのX線データ収集手段から収集された投影データを画像再構成する画像再構成手段、画像再構成された断層像を表示する画像表示手段、断層像撮影の各種撮影条件を設定する撮影条件設定手段、とからなるX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像の幾何学的特徴量からその部位を認識して、その部位に適した撮影条件の候
補を提示し、操作者が選択する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１０】
上記第2の観点におけるX線CT装置では、スカウト像を画像処理、画像計測し、2値画像の幾何学的特徴量からスカウト像に撮影された部位がどの部位であるかを判断し、その部位用にいくつかの撮影条件（プロトコル）候補を選択して操作者に提示し、確認または選択をさせる。
【００１１】
第3の観点では、本発明は、請求項1または請求項2のX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像からその投影データプロファイルの特徴量抽出を行い、スカウト像から被検体の部位を認識し、その候補を表示し、操作者が撮影条件を確認または修正する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１２】
上記第3の観点におけるX線CT装置では、スカウト像のx方向の周辺分布測定から求められる投影データプロファイル、つまりAP方向（0度方向）のスカウト像の周辺分布測定から求められる投影データプロファイル、またはスカウト像のy方向の周辺分布測定から求められる投影データプロファイル、つまりLR方向（90度方向）の周辺分布測定から求められる投影データプロファイルを求め、その投影データプロファイルをある閾値以上という条件で2値化したz方向開始座標、z方向終了座標、投影データプロファイルの1次モーメントである重心などの幾何学的特徴量を抽出し、被検体の部位を認識し、その部位の撮影条件（プロトコル）の候補を操作者に提示し、操作者にその撮影条件（プロトコル）を確定させるか、または手動修正または再設定をさせることができる。つまり、選択された撮影条件のうち、被検体の体軸方向(z軸方向)の撮影枚数、撮影範囲を調整し、撮影条件（プロトコル）を多少変更することで撮影条件（プロトコル）を操作者に修正をさせることができる。
【００１３】
第4の観点では、本発明は、請求項1から請求項3までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像の幾何学的特徴量抽出を行い、スカウト像の検査対象部位を認識し、その被検体の部位に適した撮影条件をあらかじめ登録した撮影条件の中から選択する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１４】
上記第4の観点におけるX線CT装置では、スカウト像のx方向の周辺分布測定か求められる投影データプロファイル、つまりAP方向（0度方向）のスカウト像の周辺分布測定から求められる投影データプロファイル、またはスカウト像のy方向の周辺分布測定から求められる投影データプロファイル、つまりLR方向（90度方向）の周辺分布測定から求められる投影データプロファイルを求め、その投影データプロファイルをある閾値以上という条件で2値化したz方向開始座標、z方向終了座標、投影データプロファイルの1次モーメントである重心などの幾何学的特徴量を抽出し、被検体の部位を認識し、そのX線CT装置にあらかじめ登録された撮影条件（プロトコル）の中から少なくとも1つを選択して操作者に提示し、操作者に確定させるか、または手動修正または再設定をさせることができる。
【００１５】
第5の観点では、本発明は、請求項1から請求項4までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像から幾何学的特徴量を抽出し、スカウト像から検査対象部位を認識し、その被検体の部位に対し、X線被曝線量、画質、撮影時間の観点から最適化する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１６】
上記第5の観点におけるX線CT装置では、スカウト像を2値化し、その2値画像の幾何学的特徴からスカウト像に撮影された部位が被検体のどこの部分であるかを判断し、スカウト像から得られた幾何学的情報から、例えば投影データプロファイル面積など、被検体の大きさ、存在する範囲、z方向の投影データの変化量などを得て、その被検体に最適なX線被曝線量、画質（ノイズレベル）、撮影時間短縮を考慮した撮影条件（プロトコル）を操作者に提示、または自動設定を行える。
【００１７】
第6の観点では、本発明は、請求項1から請求項5までのいずれかのX線CT装置において、画像再構成された各々1枚ずつの断層像の画質を評価し、一定の画質に満たない場合は、画像再構成をやり直す手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００１８】
上記第6の観点におけるX線CT装置では、スカウト像から得られた情報を元に、前記のように撮影条件（プロトコル）画像再構成条件を最適に定めた場合に、断層像が最適な画質になっていない場合がありうる。これを修正するために断層像表示する際に、画像再構成された1枚ずつの各々の断層像の画質を評価して充分な画質が得られていないと判断された場合は、再度撮影をしなくても投影データの画像再構成条件を変えて画質改善できることもある。このようにして、各々の断層像の画質を判断し、画像再構成をやり直して改善された断層像を用いて、断層像表示または3次元画像を表示することができる。
【００１９】
第7の観点では、本発明は、請求項1から請求項6までのいずれかのX線CT装置において、画像再構成された断層像から作られた撮影部位の3次元表示画像の画質を評価し、一定の画質に満たない場合は、再度画像再構成をやり直す手段を含むことを特徴とするX線CT装置。を提供する。
【００２０】
上記第7の観点におけるX線CT装置では、スカウト像から得られた情報を元に、前記のように撮影条件（プロトコル）、画像再構成条件を最適に定めた場合に、3次元表示画像が最適な画質になっていない場合がありうる。これを修正するために3次元画像表示する際に、画像再構成された1枚ずつの各々の断層像の画質を評価して充分な画質が得られていないと判断された場合は、再度撮影をしなくても投影データの画像再構成条件を変えて画質改善できることもある。このようにして、各々の断層像の画質を判断し、画像再構成をやり直して改善された断層像を用いて断層像表示または3次元画像を表示することができる。
【００２１】
第8の観点では、本発明は、請求項1から請求項7までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像の濃度周辺分布を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２２】
上記第8の観点におけるX線CT装置では、スカウト像を画像処理、画像計測し、スカウト像の幾何学的特徴量からスカウト像に撮影された部位が被検体のどの部位であるかを判断し、その部位用に撮影条件（プロトコル）を選択して自動設定する、または選択された撮影条件のうち、被検体の体軸方向(z軸方向)の撮影枚数、撮影範囲を調整し、撮影条件（プロトコル）を多少変更することで自動設定をすることができる。また、スカウト像から画像の幾何学的特徴を抽出し、撮影条件（プロトコル）を修正する場合に、撮影条件（プロトコル）の位置合わせは重要である。これを安定して行うためには、濃度周辺分布情報を用いて、その幾何学的特徴から位置情報を取り出して位置合わせを行うと安定して位置合わせが行える。
【００２３】
第9の観点では、本発明は、請求項1から請求項8までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像に対して、2値化処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２４】
上記第9の観点におけるX線CT装置では、前記第8項の観点では、濃度周辺分布情報を用いて撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行ったが、スカウト像を2値化して2値周辺情報を用いても、撮影条件（プロトコル）の位置合わせは同様に行える。
【００２５】
第10の観点では、本発明は、請求項1から請求項9までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像に対して、複数の閾値による複数の2値化処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２６】
上記第10の観点におけるX線CT装置では、前記第9項の観点では、複数の閾値に基いて複数の2値化を行い、複数の基準位置で撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行った方が位置合わせの精度は上げることができる。
【００２７】
第11の観点では、本発明は、請求項1から請求項10までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像を2値化した2値画像に対して、論理フィルタ処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００２８】
上記第11の観点におけるX線CT装置では、前記第9項、第10項の観点では、撮影条件の位置合わせの際に、2値化または複数の閾値による2値化の後、2値化画像のノイズ除去として論理フィルタを用いることにより画像の精度が上がり、撮影条件の位置合わせの精度を上げることができる。
【００２９】
第12の観点では、本発明は、請求項1から請求項11までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像を2値化した2値画像に対して、領域番号付処理を用いて、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００３０】
上記第12の観点におけるX線CT装置では、前記第9項、第10項、第11項の観点では、撮影条件の位置合わせの際に、2値化または複数の閾値による2値化の後、2値化画像のノイズ除去として領域番号付による各連続領域の面積値などの幾何学幾何学的特徴量により、画像ノイズを除去することにより画像の精度が上がり、撮影条件の位置合わせの精度を上げることができる。
【００３１】
第13の観点では、本発明は、請求項1から請求項12までのいずれかのX線CT装置において、前記撮影条件設定手段は、スカウト像を2値化した2値画像に対して、領域番号付処理を行い、選ばれた領域番号の領域について処理を行う、スカウト像からその部位に適した撮影条件（プロトコル）を自動設定する手段を含むことを特徴とするX線CT装置を提供する。
【００３２】
上記第13の観点におけるX線CT装置では、前記第9項、第10項、第11項、第12項の観点では、撮影条件の位置合わせの際に、2値化または複数の閾値による2値化の後、領域番号付による各連続領域の面積値などの幾何学特徴量により、被検体を抽出して撮影条件の位置合わせを行うので、位置合わせの精度を上げることができる。
【発明の効果】
【００３３】
本発明のX線CT装置によれば、X線CT装置のスカウト像（スキャノグラム像）から、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンの断層像撮影を行う範囲を定め、その被検体のその部位にあった撮影条件の設定を実現することができる。
【００３４】
また、本発明の別の目的として、あらかじめ登録された撮影条件がある場合は、被検体の位置を求めて、その撮影条件を位置合わせすることを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
図1は、本発明の一実施形態にかかるX線CT装置の構成ブロック図である。このX線CT装置100は、操作コンソール1と、撮影テーブル10と、走査ガントリ20とを具備している。
【００３６】
操作コンソール1は、操作者の入力を受け付ける入力装置2と、前処理、画像再構成処理、後処理などを実行する中央処理装置3と、走査ガントリ20で収集したX線検出器データを収集するデータ収集バッファ5と、X線検出器データを前処理して求められた投影データから画像再構成した断層像を表示するモニタ6と、プログラムやX線検出器データや投影データやX線断層像を記憶する記憶装置7とを具備している。
【００３７】
撮影条件の入力はこの入力装置2から入力され、記憶装置7に記憶される。図14に撮影条件入力画面の例を示す。撮影条件入力画面13Aには、所定の入力を行うための入力ボタン13aが表示されている。図14においてはスキャンのタブが選択されている画面である。タブをP−Reconを選択すると図14の下に描かれているように入力用の表示が切り換わる。入力ボタン13aの上方には断層像13bが表示され、下方には再構成領域13cが表示されている。また、必要とあれば右上に表示されているように、呼吸信号や心拍信号などの生体信号を表示してもよい。
【００３８】
撮影テーブル10は、被検体を乗せて走査ガントリ20の開口部に出し入れするクレードル12を具備している。クレードル12は撮影テーブル10に内蔵するモータで昇降およびテーブル直線移動される。
【００３９】
走査ガントリ20は、X線管21と、X線コントローラ22と、コリメータ23と、ビーム形成X線フィルタ28と、多列X線検出器24とデータ収集装置（DAS：Data  Acquisition  System）25と、被検体の体軸の回りに回転しているX線管21などを制御する回転部コントローラ26と、制御信号などを前記操作コンソール1や撮影テーブル10とやり取りする制御コントローラ29とを具備している。ビーム形成X線フィルタ28は撮影中心である回転中心に向かうX線の方向にはフィルタの厚さが最も薄く、周辺部に行くに従いフィルタの厚さが増し、X線をより吸収できるようになっているX線フィルタである。このため、円形または楕円形に近い断面形状の被検体の体表面の被曝を少なくできるようになっている。また、走査ガントリ傾斜コントローラ27により、走査ガントリ20はz方向の前方および後方に±約30度ほど傾斜できる。
【００４０】
X線管21と多列X線検出器24は、回転中心ICの回りを回転する。鉛直方向をy方向とし、水平方向をx方向とし、これらに垂直なテーブルおよびクレードル進行方向をz方向とするとき、X線管21および多列X線検出器24の回転平面は、xy平面である。また、クレードル12の移動方向は、z方向である。
【００４１】
図2は、X線管21と多列X線検出器24の幾何学的配置をxy平面から見た図であり、図3はX線管21と多列X線検出器24の幾何学的配置をyz平面から見た図である。X線管21は、コーンビームCBと呼ばれるX線ビームを発生する。コーンビームCBの中心軸方向がy方向に平行なときを、ビュー角度0度とする。
【００４２】
多列X線検出器24は、z方向にJ列、例えば256列のX線検出器列を有する。また、各X線検出器列はチャネル方向にIチャネル、例えば1024チャネルのX線検出器チャネルを有する。
図2では、X線管21のX線焦点を出たX線ビームがビーム形成X線フィルタ28により、再構成領域Pの中心ではより多くのX線が、再構成領域Pの周辺部ではより少ないX線が照射される。このようにX線線量を空間的に制御した後に、再構成領域Pの内部に存在する被検体にX線が吸収され、透過したX線が多列X線検出器24でX線検出器データとして収集される。
【００４３】
図3では、X線管21のX線焦点を出たX線ビームはX線コリメータ23により断層像のスライス厚方向に制御されて、つまり、回転中心軸ICにおいてX線ビーム幅がDとなるように制御されて、回転中心軸IC近辺に存在する被検体にX線が吸収され、透過したX線は多列X線検出器24でX線検出器データとして収集される。
【００４４】
X線が被検体に照射されて、収集された投影データは、多列X線検出器24からデータ収集装置（DAS）25でA／D変換され、スリップリング30を経由してデータ収集バッファ5に入力される。データ収集バッファ5に入力されたデータは、記憶装置7のプログラムにより中央処理装置3で処理され、断層像に画像再構成されてモニタ6に表示される。なお、本実施形態では多列X線検出器24を適用した場合であるが、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元X線エリア検出器を適用することもできるし、1列のX線検出器を適用することができる。
（X線CT装置の動作フローチャート）
図4は本実施形態のX線CT装置の動作の概要を示すフローチャートである。
ステップP1では、被検体をクレードル12に乗せ、位置合わせを行う。クレードル12の上に乗せられた被検体は各部位の基準点に走査ガントリ20のスライスライト中心位置を合わせる。
【００４５】
ステップP2では、スカウト像（スキャノ像、X線透視像ともいう。）収集を行う。スカウト像は通常0度，90度で撮影できる。部位によっては例えば頭部のように、90度スカウト像のみの場合もある。スカウト像撮影では、X線管21と多列X線検出器24とを固定させ、クレードル12を直線移動させながらX線検出器データのデータ収集動作を行う。スカウト像の撮影の詳細については図5で後述する。
【００４６】
ステップP3では、スカウト像上に撮影する断層像の位置、大きさを表示しながら撮影条件設定を行う。本実施形態では、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）、ヘリカルスキャン、可変ピッチヘリカルスキャン、ヘリカルシャトルスキャンなどの複数のスキャンパターンを有している。コンベンショナルスキャンとは、クレードル12をz軸方向に所定の間隔で移動するごとにX線管21および多列X線検出器24を回転させて投影データを取得するスキャン方法である。ヘリカルスキャンとは、X線管21と多列X線検出器24からなるデータ収集系が回転しながらクレードル12を一定速度で移動させ、投影データを収集する撮影方法である。可変ピッチヘリカルスキャンとは、ヘリカルスキャンと同様にX線管21および多列X線検出器24からなるデータ収集系を回転させながらクレードル12の速度を可変させて投影データを収集する撮影方法である。ヘリカルシャトルスキャンとは、ヘリカルスキャンと同様にX線管21および多列X線検出器24からなるデータ収集系を回転させながらクレードル12を加速・減速させて、z軸の正方向またはz軸の負方向に往復移動させて投影データを収集するスキャン方法である。これらの複数の撮影を設定すると、1回分の全体としてのX線線量情報の表示を行う。また、シネスキャンにおいては、回転数または時間を入れるとその関心領域における入力された回転数分、または入力された時間分のX線線量情報が表示される。
【００４７】
ステップP4では、断層像撮影を行う。断層像撮影およびその画像再構成の詳細については図5で後述する。ステップP5では、画像再構成された断層像を表示する。ステップP6では、z方向に連続に撮影された断層像を3次元画像として用いて、図15のように3次元画像表示を行う。
【００４８】
図15は3次元画像表示方法にはボリュームレンダリング3次元画像表示方法40、3次元MIP（Maximum  Intensity  Projection）画像表示方法41、MPR（Multi  Plain  Reformat）画像表示方法42、3次元再投影画像表示方法を示す。各種の画像表示方法は診断用途により適宜使い分けることができる。
（断層像撮影およびスカウト像撮影の動作フローチャート）
図5は、本発明のX線CT装置100の断層像撮影およびスカウト像撮影の動作の概略を示すフローチャートである。
ステップS1において、ヘリカルスキャンは、X線管21と多列X線検出器24とを被検体の回りに回転させ、かつ撮影テーブル10上のクレードル12を直線移動させながらX線検出器データのデータ収集動作を行う。ビュー角度viewと、検出器列番号jと、チャネル番号iとで表わされるX線検出器データD0（view，j，i）（j＝1〜ROW，i＝1〜CH）にz方向座標位置Ztable（view）を付加させて、一定速度の範囲のデータ収集を行う。
【００４９】
このz方向座標位置はX線投影データに付加させても良いし、また別ファイルとしてX線投影データと関連付けて用いても良い。ヘリカルシャトルスキャン、可変ピッチヘリカルスキャン時にX線投影データを3次元画像再構成する場合に、このz方向座標位置の情報は用いられる。また、ヘリカルスキャンまたはコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャン時に用いることにより、画像再構成された断層像の精度改善、画質改善を実現することもできる。
【００５０】
このz方向座標位置は撮影テーブル10のクレードル12の位置制御データを用いても良いし、撮影条件設定時に設定された撮影動作から予測される各時刻におけるz方向座標位置を用いることもできる。
【００５１】
また、可変ピッチヘリカルスキャンまたはヘリカルシャトルスキャンにおいては、一定速度の範囲のデータ収集に加えて、加速時、減速時においてもデータ収集を行うものとする。
【００５２】
また、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンでは撮影テーブル10上のクレードル12をあるz方向位置に固定させたまま、データ収集系を1回転または複数回転させてX線検出器データのデータ収集を行う。必要に応じて、次のz方向位置に移動した後に、再度データ収集系を1回転または複数回転させてX線検出器データのデータ収集を行う。
【００５３】
また、スカウト像撮影では、X線管21と多列X線検出器24とを固定させ、撮影テーブル10上のクレードル12を直線移動させながらX線検出器データのデータ収集動作を行うものとする。
【００５４】
ステップS2では、X線検出器データD0(view，j，i)に対して前処理を行い、投影データに変換する。図6にステップS2の前処理について具体的な処理を示す。ステップS21では、オフセット補正を行い、ステップS22では、対数変換を行い、ステップS23では、X線線量補正を行い、ステップS24では感度補正を行う。
【００５５】
スカウト像撮影の場合は、前処理されたX線検出器データをチャネル方向の画素サイズおよびクレードル12の直線移動方向であるz方向の画素サイズをモニタ6の表示画素サイズに合わせて表示すればスカウト像として完成である。
【００５６】
図5に戻り、ステップS3において、前処理された投影データD1  (view，j，i)に対して、ビームハードニング補正を行なう。ステップS3のビームハードニング補正は前処理S2のステップS24の感度補正が行なわれた投影データをD1(view，j，i)とし、ステップS3のビームハードニング補正の後のデータをD11(view，j，i)とすると、ステップS3のビームハードニング補正は以下の（数式1）のように、例えば多項式形式で表わされる。なお、本実施形態においては、乗算演算は“●”で表している。
【００５７】
【数１】
2008012229.tif 000003
【００５８】
この時、検出器の各j列ごとに独立したビームハードニング補正を行なえるため、撮影条件で各データ収集系の管電圧が異なっていれば、各列ごとの検出器のX線エネルギー特性の違いを補正できる。
【００５９】
ステップS4では、ビームハードニング補正された投影データD11(view，j，i)に対して、z方向(列方向)のフィルタをかけるzフィルタ重畳処理を行う。
すなわち、各ビュー角度、各データ収集系における前処理後、ビームハードニング補正された多列X線検出器D11(view，j，i)  (i＝1〜CH，  j＝1〜ROW)の投影データに対し、列方向に例えば下記の（数式2），（数式3）に示すような、列方向フィルタサイズが5列のフィルタをかける。
【００６０】
【数２】
2008012229.tif 000004
【００６１】
補正された検出器データD12(view，j，i)は以下の（数式4）のようになる。
【００６２】
【数３】
2008012229.tif 000005
【００６３】
となる。なお、チャネルの最大値はCH，  列の最大値はROWとすると、
以下の（数式5），（数式6）のようになる。
【００６４】
【数４】
2008012229.tif 000006
【００６５】
また、列方向フィルタ係数を各チャネルごとに変化させると画像再構成中心からの距離に応じてスライス厚を制御できる。一般的に断層像では再構成中心に比べ周辺部の方がスライス厚が厚くなる。このため、フィルタ係数を中心部と周辺部で変化させてスライス厚は周辺部でも画像再構成中心部でもほぼ一様にすることもできる。例えば、列方向フィルタ係数を中心部と周辺部で変化させて、列方向フィルタ係数を中心部チャネル近辺では列方向フィルタ係数の幅を広く変化させ、周辺部チャネル近辺では列方向フィルタ係数の幅をせまく変化させると、スライス厚は周辺部でも画像再構成中心部でもほぼ一様にすることもできる。
【００６６】
このように、多列X線検出器24の中心部チャネルと周辺部チャネルの列方向フィルタ係数を制御してやることにより、スライス厚も中心部と周辺部で制御できる。列方向フィルタでスライス厚を弱干厚くすると、アーチファクト、ノイズともに大幅に改善される。これによりアーチファクト改善具合、ノイズ改善具合も制御できる。つまり、3次元画像再構成された断層像つまり、xy平面内の画質が制御できる。また、その他の実施形態として列方向（z方向）フィルタ係数を逆重畳（デコンボリューション）フィルタにすることにより、薄いスライス厚の断層像を実現することもできる。
【００６７】
ステップS5では、再構成関数重畳処理を行う。すなわち、投影データを周波数領域に変換するフーリエ変換（Fourier  Transform）を行い、再構成関数を掛け、逆フーリエ変換する。再構成関数重畳処理S5では、zフィルタ重畳処理後の投影データをD12とし、再構成関数重畳処理後の投影データをD13、重畳する再構成関数をKernel（j）とすると、再構成関数重畳処理は以下の（数式7）のように表わされる。なお、本実施形態においては、重畳（コンボリューション）演算を“＊”で表している。
【００６８】
【数５】
2008012229.tif 000007
【００６９】
つまり、再構成関数kernel（j）は検出器の各j列ごとに独立した再構成関数重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
ステップS6では、再構成関数重畳処理した投影データD13(view，j，i)に対して、3次元逆投影処理を行い、逆投影データD3(x，y，z)を求める。画像再構成される画像はz軸に垂直な面、xy平面に3次元画像再構成される。以下の再構成領域Pはxy平面に平行なものとする。この3次元逆投影処理については、図7を参照して後述する。
【００７０】
ステップS7では、逆投影データD3（x，y，z）に対して画像フィルタ重畳、CT値変換などの後処理を行い、断層像D31（x，y，z）を得る。
後処理の画像フィルタ重畳処理では、3次元逆投影後の断層像をD31（x，y，z）とし
画像フィルタ重畳後のデータをD32（x，y，z）、断層像平面であるxy平面において重畳される2次元の画像フィルタをFilter（z）とすると、以下の（数式8）のようになる。
【００７１】
【数６】
2008012229.tif 000008
【００７２】
つまり、各z座標位置の断層像ごとに独立した画像フィルタ重畳処理を行なえるため
各列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。
または、この2次元の画像フィルタ重畳処理の後に、下記に示す画像空間z方向フィルタ重畳処理を行ってもよい。また、この画像空間z方向フィルタ重畳処理は2次元画像フィルタ重畳処理の前に行ってもよい。さらには、3次元の画像フィルタ重畳処理を行って、この2次元の画像フィルタ重畳処理と、画像空間z方向フィルタ重畳処理の両方を兼ねるような効果を出してもよい。
【００７３】
画像空間z方向フィルタ重畳処理では、画像空間z方向フィルタ重畳処理された断層像をD33（x，y，z）、2次元の画像フィルタ重畳処理された断層像をD32（x，y，z）とすると、以下の（数式9）のようになる。ただし、v（i）はz方向の幅が2l＋1の画像空間z方向フィルタ係数で以下の（数式10）のような係数列となる。
【００７４】
【数７】
2008012229.tif 000009
【００７５】
ヘリカルスキャンにおいては、画像空間フィルタ係数v（i）はz方向位置に依存しない画像空間z方向フィルタ係数であってよい。しかし、特にz方向に検出器幅の広い2次元X線エリア検出器24または多列X線検出器24などを用い、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンを行う場合、画像空間z方向フィルタ係数v（i）はz方向のX線検出器の列の位置に依存した画像空間z方向フィルタ係数を用いるのが好ましい。その理由としては、各断層像の列位置に依存した詳細な調整ができるため更に効果的であるからである。得られた断層像はモニタ6に表示される。
（3次元逆投影処理のフローチャート）
図7は、図5のステップS6の詳細を示したもので、3次元逆投影処理のフローチャートである。
【００７６】
本実施形態では、画像再構成される画像はz軸に垂直な面、xy平面に3次元画像再構成される。以下の再構成領域Pはxy平面に平行なものとする。
ステップS61では、断層像の画像再構成に必要な全ビュー（すなわち、360度分のビュー又は「180度分＋ファン角度分」のビュー）中の一つのビューに着目し、再構成領域Pの各画素に対応する投影データDrを抽出する。
【００７７】
ここで、図8（a），図8（b）から図10を使って、投影データDrについて説明する。図8（a），図8（b）は再構成領域上のラインをX線透過方向への投影を示す概念図であり、その図8（a）はxy平面、図8（b）はyz平面を示している。図9はX線検出器面に投影した画像再構成平面の各ラインを示す概念図である。
【００７８】
図8（a），図8（b）に示すように、xy平面に平行な512×512画素の正方形の領域を再構成領域Pとし、y＝0のx軸に平行な画素列L0，y＝63の画素列L63，y＝127の画素列L127，y＝191の画素列L191，y＝255の画素列L255，y＝319の画素列L319，y＝383の画素列L383，y＝447の画素列L447，y＝511の画素列L511を列にとる。そして、これらの画素列L0〜L511をX線透過方向に多列X線検出器24の面に投影した図9に示す如きラインT0〜T511上の投影データを抽出すれば、それらが画素列L0〜L511の投影データDr(view，x，y)となる。ただし、x，yは断層像の各画素（x，y）に対応する。
【００７９】
X線透過方向は、X線管21のX線焦点と各画素と多列X線検出器24との幾何学的位置によって決まるが、X線検出器データD0(view，j，i)のz座標z（view）がテーブル直線移動z方向位置Ztable（view）としてX線検出器データに添付されて判っているため、加速・減速中のX線検出器データD0(view，j，i)でもX線焦点、多列X線検出器のデータ収集幾何学系の中において、X線透過方向を正確に求めることができる。
【００８０】
なお、例えば画素列L0をX線透過方向に多列X線検出器24の面に投影したラインT0のように、ラインの一部が多列X線検出器24のチャネル方向の外に出た場合は、対応する投影データDr(view，x，y)を「0」にする。また、z方向の外に出た場合は投影データDr(view，x，y)を補外して求める。
【００８１】
このようにして、図10に示すように、再構成領域Pの各画素に対応する投影データDr（view，x，y）を抽出できる。
図7に戻り、ステップS62では、投影データDr（view，x，y）にコーンビーム再構成加重係数を乗算し、図11に示す如き投影データD2（view，x，y）を作成する。
【００８２】
ここで、コーンビーム再構成加重係数w（i，j）は以下の通りである。ファンビーム画像再構成の場合は、一般に、view＝βaでX線管21の焦点と再構成領域P上（xy平面上）の画素g(x，y)とを結ぶ直線がX線ビームの中心軸Bcに対してなす角度をγとし、その対向ビューをview＝βbとするとき、以下の（数式11）のようになる。
【００８３】
【数８】
2008012229.tif 000010
【００８４】
再構成領域P上の画素g(x，y)を通るX線ビームとその対向X線ビームが再構成平面Pとなす角度を、αa，αbとすると、これらに依存したコーンビーム再構成加重係数ωa，ωbを掛けて加算し、逆投影画素データD2（0，x，y）を求める。この場合、（数式12）のようになる。
【００８５】
【数９】
2008012229.tif 000011
【００８６】
なお、コーンビーム再構成加重係数の対向ビーム同士の和は、（数式13）のようになる。
【００８７】
【数１０】
2008012229.tif 000012
【００８８】
コーンビーム再構成加重係数ωa，ωbを掛けて加算することにより、コーン角アーチファクトを低減することができる。
例えば、コーンビーム再構成加重係数ωa，ωbは、次式により求めたものを用いることができる。なお、gaはビューβaの加重係数、gbはビューβbの加重係数である。
【００８９】
ファンビーム角の1／2をγmaxとするとき、以下の（数式14）から（数式19）のようになる。
【００９０】
【数１１】
2008012229.tif 000013
【００９１】
例えば、ga，gbの1例として、max[  ]を値の大きい方を採る関数とすると、以下の（数
式20），（数式21）のようになる。
【００９２】
【数１２】
2008012229.tif 000014
【００９３】
再構成領域P上の各画素に乗算する。距離係数はX線管21の焦点から投影データDrに対応する多列X線検出器24の検出器列j，チャネルiまでの距離をr0とし、X線管21の焦点から投影データDrに対応する再構成領域P上の画素までの距離をr1とするとき、（r1／r0）２である。
【００９４】
また、平行ビーム画像再構成の場合は、再構成領域P上の各画素にコーンビーム再構成加重係数w（i，j）のみを乗算すればよい。
ステップS63では、予めクリアしておいた逆投影データD3(x，y)に、投影データD2（view，x，y）を画素対応に加算する。図12が投影データD2（（view，x，y）を画素ごとに加算する概念を示している。
【００９５】
ステップS64では、断層像の画像再構成に必要な全ビュー（すなわち、360度分のビュー又は「180度分＋ファン角度分」のビュー）について、ステップS61〜S63を繰り返し、画像再構成に必要な全ビューを加算すると図12の左側の図に示される逆投影データD3（x，y）を得ることができる。
【００９６】
以上、図7の3次元逆投影処理のフローチャートは、図8に示す画像再構成領域Pを正方形512×512画素として説明したものである。しかしこれに限られるものではない。
図13（a）、図13（b）は円形の画像再構成領域上のラインをX線透過方向へ投影する状態を示す概念図であり、図13（a）はxy平面を、図13（b）はyz平面を示している。
【００９７】
この図13（a），図13（b）に示すように、再構成領域Pを512×512画素の正方形の領域とせずに、直径512画素の円形の領域としてもよい。
以上に本実施形態におけるX線CT装置の一般的な処理、各部の動きなどを説明したが、以下に本実施形態の動作の詳細を示す。
【００９８】
一般的にCT装置による撮影は、図4に示すように以下のように行われる。
ステップP1：図4に示すように被検体をクレードル12に乗せ位置合わせを行う。
ステップP2：図4に示すようにスカウト像収集を行う。
【００９９】
ステップP3：図4に示すように撮影条件設定を行う。
ステップP4：図4に示すように断層像撮影を行う。
ステップP5：図4に示すように断層像画像表示を行う。
【０１００】
ステップP6：図4に示すように3次元画像表示を行う。
従来は、ステップP3において、ステップP2で撮影したスカウト像を見ながら操作者が手動で、あらかじめ登録された撮影条件の中から適切な撮影条件を選択して撮影条件スカウト像上における各断層像の位置などの微調整を行い、ステップP4の本スキャンの断層像撮影を行う。本実施形態では、このステップP3において、従来、操作者が設定していた撮影条件の自動設定もしくは撮影条件の候補の選択、調整を行い、操作者の確認、微調整の後に最終設定を行う。この撮影条件の自動設定の際には、スカウト像からの被検体の各部位の自動認識を行う。
【０１０１】
本実施形態における基本的な操作の流れを図16に示す。
ステップP11では、図16に示すようにスカウト像撮影を行う。
ステップP12では、図16に示すようにスカウト像画像再構成、表示を行う。ステップP11で収集されたスカウト像のX線投影データの画像再構成を行い、スカウト像の表示を行う。
【０１０２】
ステップP13では、図16に示すようにスカウト像画像特徴量計測を行う。つまり、スカウト像もしくはスカウト像のX線投影データからスカウト像の画像特徴量計測を行う。
ステップP14では、図16に示すように撮影条件の最適化を行う。入力された被検体の情報（年令、体重、身長、測定部位、撮影条件など）をもとに、ステップP13で計測された画像特徴量の値を判断して部位の認識、部位の位置の測定などを行い、X線CT装置としての撮影条件の微調整、被曝低減のための撮影条件の最適化、画質最適化、撮影時間短縮のための撮影条件最適化、その時の被曝線量、被曝分布表示、同期信号入力の有無などを考慮し、最終的な撮影条件を決定する。
【０１０３】
ステップP15では、図16に示すように断層像のデータ収集を行う。ステップP14で決定した撮影条件に基いて断層像のX線投影データ収集を行う。
ステップP16では、図16に示すように断層像の画像再構成を行う。ステップP15で収集された断層像のX線投影データの画像再構成を行う。
【０１０４】
ステップP17では、図16に示すように撮影部位の3次元表示を行う。必要に応じてステップP16で得られた撮影部位の断層像をz方向に連続して並べ、3次元表示を行う。
ステップP18では、図16に示すように画質評価は十分な画質かを判断し、YESであれば終了する。NOであればステップP19へ行く。
【０１０５】
ステップP19では、図16に示すように再構成条件の最適化を行う。
つまり、以上の処理の流れにおいては、ステップP16の断層像表示、ステップP17の3次元画像表示の画質評価を行い、充分な画質であれば終了し、不充分な画質であればステップP19に行き、撮影したスキャンデータに対して再構成条件をより最適化し、再度、断層像画像再構成を行う。つまり、ステップP15で収集した投影データの画像再構成方法を見直し、ステップP16の画像再構成に戻る。そして再度、画像再構成、断層像表示、3次元画像表示を行う。これを充分な画質が得られるまで繰り返す。
【０１０６】
このような操作の流れにおいて、ステップP13のスカウト像の画像特徴量計測からステップP14の撮影条件最適化の中における部位の自動認識を行う画像処理、計測処理の流れを以下に示す。
【０１０７】
以下の各々の実施例においては、以下の各部の部位を自動認識する例を示す。
実施例1：どの部位かを自動認識する実施例
実施例2：肺野部を自動認識する実施例
実施例3：頸部を自動認識する実施例
実施例4：頭部を自動認識する実施例
実施例5：腹部を自動認識する実施例
実施例6：腰部を自動認識する実施例
実施例7：下肢部を自動認識する実施例
また、以下の実施例においては、自動認識された結果より選択された被検体の撮影条件の候補を複数種、表示し、操作者が選択する例を示す。
【０１０８】
実施例8：自動認識された結果より選択された複数の撮影条件の候補より操作者が選択する実施例
【実施例１】
【０１０９】
実施例1においては、まず、スカウト像から撮影条件（プロトコル）を設定するためには、今、スカウト像に移っている部分がどこの部分かを知る必要がある。本実施例においては、スカウト像から以下の部位のうち、どの部位かを判定する。
1．肺野部
2．頸部
3．頭部
4．腹部
5．腰部
6．下肢部
図17に示すように、ステップT1では骨格率は高いかの判断を行い、YESであればステップT2へ行き、NOであればステップT5へ行く。
【０１１０】
図17に示すように、ステップT2ではx軸方向に楕円体かの判断を行い、YESであればステップT3へ行き、NOであればステップT10へ行く。
図17に示すように、ステップT3ではAP方向のスカウト像で肺野の閾値で2値化し、肺は存在しているかの判断を行い、YESであればステップT4へ行き、NOであればステップT11へ行く。
【０１１１】
図17に示すように、ステップT4では肺野部と判定を行い、終了する。
図17に示すように、ステップT5ではAP方向のスカウト像で見て領域は1つかの判断を行い、YESであればステップT6へ行き、NOであればステップT7へ行く。
【０１１２】
図17に示すように、ステップT6ではプロファイル面積は大かの判断を行い、YESであ
ればステップT8へ行き、NOであればステップT9へ行く。
図17に示すように、ステップT7では下肢部と判定を行い、終了する。
【０１１３】
図17に示すように、ステップT8では腹部と判定を行い、終了する。
図17に示すように、ステップT9では頸部と判定を行い、終了する。
図17に示すように、ステップT10では頭部と判定を行い、終了する。
【０１１４】
図17に示すように、ステップT11では腰部と判定を行い、終了する。
特にこの処理におけるステップT1の骨格率の閾値、ステップT2の楕円体の歪み具合を示す外形円形度（後の実施例2，3，4，5，6，7にて詳細を説明）の閾値、T3のスカウト像から肺野を検出する閾値、ステップT6のプロファイル面積の閾値などのこれらの閾値は、あらかじめ被検体の年令、性別、体重、身長より統計的に定めておくことで、このスカウト像からの各部位の判定論理はより精度良く動くようにすることができる。
【０１１５】
以上のような判定の処理の流れで、スカウト像から各部位を判定することができる。なお、骨格率については以下の実施例2，3，4，5，6，7で詳細を説明する。
なお、このような判定論理は1通りでなく何通りも考えられる。ちなみに図33,図34において、他の同様な判定論理の例を示す。
【０１１６】
図18に示すように、ステップT21では、AP方向のスカウト像で肺野の閾値で2値化し、肺は存在しているかの判断を行い、NOならばステップT22へ行き、YESならばステッ
プT17へ行く。
【０１１７】
図18に示すように、ステップT22では、AP方向のスカウト像で領域は1つかの判断を行い、YESならばステップT23へ行き、NOならばステップT28へ行く。
図18に示すように、ステップT23では、面積プロファイルは大かの判断を行い、YESならばステップT24へ行き、NOならばステップT29へ行く。
【０１１８】
図18に示すように、ステップT24では、骨格率は大かの判断を行い、YESならばステップT25へ行き、NOならばステップT30へ行く。
図18に示すように、ステップT25では、x軸方向に楕円体かの判断を行い、YESならばステップT26へ行き、NOならばステップT21へ行く。
【０１１９】
図18に示すように、ステップT26では、腰部と判定を行い、終了する。
図18に示すように、ステップT27では、肺野部と判定を行い、終了する。
図18に示すように、ステップT28では、下肢部と判定を行い、終了する。
【０１２０】
図18に示すように、ステップT29では、頸部と判定を行い、終了する。
図18に示すように、ステップT30では、腹部判定を行い、終了する。
図18に示すように、ステップT31では、頭部と判定を行い、終了する。
【０１２１】
また、この判定論理においてもステップT1の骨格率の閾値、ステップT2の楕円体の歪み具合を示す外形円形度（後の実施例2，3，4，5，6，7にて詳細を説明）の閾値、ステップT3のスカウト像から肺野を検出する閾値、ステップT6のプロファイル面積の閾値などのこれらの閾値は、あらかじめ被検体の年令、性別、体重、身長より統計的に定めておくことで、このスカウト像からの各部位の判定論理は、より精度良く動くようにすることができる。
【０１２２】
また、このスカウト像からの各部位の自動判定の判定結果が間違ったことが操作者が撮影条件（プロトコル）選択段階で自動判定の結果を選択しないことでわかった場合は、その操作者による正解情報を取り込んで、この判定論理の各閾値を学習的に修正できれば、より精度の良い判定論理が構築できる。このように、学習を行って閾値変更を行う場合には、判定例1のように判定論理が2次元的に木構造（Tree構造）で広がるタイプよりは、判定例2のように判定論理が1次元的に伸びて行くタイプの方が変更すべき閾値の決定は行いやすい。
【０１２３】
上記により、被検体の撮影部位の種類、および撮影部位の大きさが認識できる。各々の撮影部位、例えば、頭部、腹部、肺野部、心臓、下肢部などの部位ごと、また検査目的ごとに推奨の撮影条件（プロトコル）が通常用意されているので、この推奨撮影条件を上記で測定した被検体の撮影部位の大きさ、位置に合わせる。これにより作られた撮影条件は操作者に提示され、必要に応じて修正が加えられた後、撮影を行う。
【実施例２】
【０１２４】
実施例1においては、スカウト像からの肺野部を自動認識する実施例を説明する。
肺野部におけるスカウト像上の特徴としては、図19（a），図19（b）にスカウト像の外形を示す通り以下の点がある。
1．肩の部分から肺野部において、外形はRL方向（x軸方向）に長い楕円形状である。
2．肩の部分から肺野部において、大きなプロファイル面積を示した後、z軸方向に進むと肺野部分において小さなプロファイル面積になる。肺野部の終了とともにプロファイル面積値は再度大きくなる。
3．骨格部分においては、AP方向の骨格部分の外形はz方向に進むにつれ、肺野部まで大きく、その後は小さくなる。RL方向の骨格部分の外形はz方向に進むにつれ、やはり肺野部まで大きく、その後は小さくなる。
【０１２５】
今、AP方向（y軸方向，0度方向）のスカウト像の濃淡画像をga（x，y）とし、RL方向（x軸方向，90度方向）のスカウト像の濃淡画像をgr（y，z）とする。
また、被検体の外形が切り出せる閾値をTh1とし、被検体の骨格または骨部が切り出せる閾値をTh2とする。
【０１２６】
閾値Th1で2値化したAP方向のスカウト像ga（x，z）をba1（x，z）とし、RL方向のスカウト像gr（y，z）をbr1（y，z）とする。
また、閾値Th2で2値化したAP方向のスカウト像ga（x，z）をba2（x，z）とし、RL方向のスカウト像gr（y，z）をbr2（y，z）とする。
【０１２７】
この時に、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形Lr1（z）は、以下の（数式22），（数式23）で定める。ただし、断層像のマトリクスサイズはN×N画素とし、x∈[1，N]、y∈[1，N]とする。
【０１２８】
【数１３】
2008012229.tif 000015
【０１２９】
なお、これらのAP方向の外形La1（z）、RL方向の外形Lr1（z）を図示してわかりやすくしたのが図19（a），図19（b）に示しているAP方向の外形1およびAP方向の外形2、RL方向の外形1およびRL方向の外形2である。AP方向の外形2のように3つの線分に分割されてしまった場合でも、その分割された線分の長さの和、線分の画素数の和がAP方向の外形としての画像特徴量になる。
【０１３０】
また、骨格または骨部のAP方向の外形La2（z）、RL方向の外形Lr2（z）は以下の（数式24），（数式25）で定める。
【０１３１】
【数１４】
2008012229.tif 000016
【０１３２】
また、プロファイル面積Pa（z）は以下の（数式26），（数式27）のいずれかの数式で定めることができる。
【０１３３】
【数１５】
2008012229.tif 000017
【０１３４】
また、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）は以下の（数式28），（数式29）で定める。つまり、骨格または骨部の閾値Th2以上の部分におけるスカウト像の濃淡画像の和となる。
【０１３５】
【数１６】
2008012229.tif 000018
【０１３６】
上記の1，2，3の肺野部のスカウト像上の画像特徴を画像特徴量で表現すると図18のようになる。
図20においては、肺野部におけるAP方向の外形、RL方向の外形、プロファイル面積、骨格部のAP方向の外形、骨格部のRL方向の外形、骨格のプロファイル面積の各画像特徴量のz方向座標位置における変化を示している。
【０１３７】
図20に示すように、AP方向の外形の値、RL方向の外形の値はz方向座標の変化とともに頸部では小さな値を示しているが、肩部に入ると値は大きくなり肺野部でも同様に値は大きい。肺野部が終わり腹部に入っても同様に値は大きい。
【０１３８】
また、図20に示すように、プロファイル面積値はz方向座標位置の変化とともに頸部では小さな値を示しているが、肩部に入ると値は大きくなる。肺野部では肺の内部における画素のCT値が低いため、X線吸収係数は小さくなる。このため、肺野部に入るとプロファイル面積値は小さくなる。肺野部が終わると再びプロファイル面積値は大きくなる。
【０１３９】
また図20に示すように、骨格または骨部のAP方向の外形の値、骨格または骨部のRL方向の外形の値は、頸部では小さな値を示しているが、肩部に入ると値は大きくなり、肺野部でも肋骨があるため同様に値は大きいが、肋骨の終わりとともに肺野部が終わり、腹部に入ると値は小さくなる。
【０１４０】
また、図20に示すように、骨格または骨部のプロファイル面積は、頸部では小さな値を示している。肩部になると大きくなるが、肺野部では値は下がる。
これらの画像特徴量の変化に基いて、肺野部のスカウト像による肺野部の撮影条件設定・撮影の流れは図21,図22の通りとなる。
【０１４１】
ステップP31では、図21,図22に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集を行う。ステップP31における0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集においては、通常のスカウト撮影のようにX線管21と多列X線検出器24を回転させずに固定しておき、X線管21と多列X線検出器24からなるデータ収集系と撮影テーブル10のクレードル12とを相対的に動かすことにより、スカウト像投影データ収集を行うことができる。または、速いヘリカルピッチで低被曝のX線でヘリカルスキャンを行うことによるヘリカルスカウトスキャンによるスカウト像撮影を行うこともできる。
【０１４２】
ステップP32では、図21,図22に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像の画像再構成を行う。ステップP32における0度方向、90度方向のスカウト像の画像再構成においては、通常のスカウト像画像再構成のように、X線管21と多列X線検出器24から得られた時系列のX線投影データをz座標方向に並べて、必要に応じてz方向座標が同じまたは近傍にあるX線投影データを加算または平均または加重加算することで画像再構成を行うことができる。または、ヘリカルスカウトスキャンによる断層像を画像再構成し、各z方向座標位置の断層像をxy平面内で0度方向または90度方向に再投影処理することで、各z方向座標の1ラインのスカウト像データを求めて、これをすべてのz方向座標に対して繰り返し、スカウト像を画像再構成することができる。
【０１４３】
ステップP33では、図21,図22に示すように、体の外形がわかる閾値Th1で2値化を行う。ステップP33における被検体の外形の閾値Th1は、あらかじめ部位ごとに定めておいた値でも良いし、全部位共通の値でも良い。または、ある程度、被検体の定まった形状または面積値または連続領域数になるように閾値Th1を浮動閾値にしても良い。
【０１４４】
ステップP34では、図21,図22に示すように、骨が検出できる閾値Th2で2値化を行う。ステップP34における骨を検出する閾値Th2は、あらかじめ部位ごとに定めておいた値でも良いし、全部位共通の閾値でも良い。または、ある程度、被検体の定まった形状または面積値または連続領域数になるように閾値Th1を浮動閾値にしても良い。
【０１４５】
ステップP35では、図21,図22に示すように、スカウト像のx方向の濃度周辺分布（プロファイル面積）Pa（z）測定を行う。ステップP35におけるスカウト像のx方向濃度分布測定においては、図24に示すように、例えば0度方向のスカウト像に対してx方向に濃度周辺分布を測定することで、各z方向座標位置のプロファイル面積値が求められる。
【０１４６】
ステップP36では、図21,図22に示すように、ステップP33で2値化された2値画像のx方向およびy方向2値周辺分布La1（z），Lr1（z）の測定を行う。
ステップP36において、体の外形がわかる閾値Th1で2値化された2値画像のx方向の2値周辺分布測定した結果はAP方向の外形La1（z）となり、y方向の2値周辺分布測定した結果はRL方向の外形Lr1（z）となる。この時に、図24に示すように、例えば0度方向の被検体の外形が切り出せる閾値Th1で2値化された2値画像のスカウト像に対して、x方向に2値周辺分布測定を行うことで、各z方向座標位置のAP方向の外形La1（z）が求められるのを示している。同様に被検体の骨格または骨部が切り出せる閾値Th2で2値化された2値画像のスカウト像に対して、x方向に2値周辺分布測定を行うことで、各z方向座標位置のAP方向の骨の外形La2（z）が求められることになる。
【０１４７】
ステップP37では、図21,図22に示すように、ステップP34で2値化された2値画像のx方向およびy方向2値化周辺分布La1（z），Lr1（z）の測定を行う。
ステップP37において、骨が検出できる閾値Th2で2値化された2値画像のx方向の2値周辺分布測定した結果はAP方向の骨格または骨部の外形La2（z）となり、y方向の2値周辺分布測定した結果はRL方向の骨格または骨部の外形Lr2（z）となる。
【０１４８】
ステップP38では、図21,図22に示すように、Pa（z），La1（z），Lr1（z）が急激に立上がっている所を検出し、肩のz方向座標位置・zshoulderの検出を行う。これにより、ステップP38で肩のz方向座標位置zshoulderがわかる。
【０１４９】
ステップP39では、図21,図22に示すように、肺野部の外形がわかる閾値Th3で2値化を行う。ステップP39における肺の外形がわかる閾値Th3も、あらかじめ部位ごとに定めておいた値でも良いし、全部位共通の値でも良い。または、ある程度、肺野部の定まった形状または面積値または連続領域数になるように閾値Th1を浮動閾値にしても良い。
【０１５０】
ステップP40では、図21,図22に示すように、肺野部の上限位置zlungs、下限位置zlungeの検出を行う。
ステップP40で肩の肺尖にあたる肺野部の上限値zlungsや肺野の下限置zlungeがわかる。これにより、肺野部の撮影範囲は[zshoulder，zlunge]または[zlungs，zlunge]のように位置合わせができる。
【０１５１】
ステップP41では、論理フィルタによる画像ノイズ除去を行う。なお、この論理フィルタによる画像ノイズ除去処理の流れを図23に示す。図23の論理フィルタによる画像ノイズ除去処理は以下のようになる。
【０１５２】
ステップP411では、図23に示すように、収縮する論理フィルタをN回かける。これにより小さな孤立点の画像ノイズは消える。
ステップP412では、図23に示すように、膨張する論理フィルタをM回かける。これにより画像ノイズ以外の部分は元の大きさに戻る。ただし、N＝Mであってよい。このように、論理フィルタの収縮、膨張を用いて、2値画像の画像ノイズを除去する。
【０１５３】
また図21,図22に戻り、ステップP42では、図21,図22に示すように、領域番号付処理を行う。領域番号付された連続領域には、肺野領域も含まれる。
ステップP42で肺野部の外形がわかる閾値Th3により2値化処理を行い、その2値画像に領域番号付処理を行うと、図39のようになる。ステップP41で画像ノイズ除去がうまく行ったとしても肺野領域の他に背景部分が抽出されて来る。この背景部分を除去するために、以下のように各連続領域ごとの画像特徴量を求めて、肺野部のみを認識して抽出する。
【０１５４】
ステップP43では、図21,図22に示すように、各々の連続領域の画像特徴量を測定する。この時の画像特徴量は以下のようなものがある。2次元画像処理では面積、フェレ径、円形度、濃度和、面積率などがある。領域番号付された各連続領域の面請を測定するには、領域番号付された画像の濃度ヒストグラムを求め、各領域番号に相当する画素数が各領域番号の連続領域の画素数単位の面積となる。図25（a）に示すように、フェレ径lx，lyは、各領域番号の連続領域の最小x座標xmin、最小y座標ymin、最大x座標xmax、最大y座標ymaxより、フェレ径lx，lyは以下の（数式30），（数式31）により求められる。
【０１５５】
【数１７】
2008012229.tif 000019
【０１５６】
また、図25（b）に示すように、円形度は輪郭抽出の論理フィルタにより求められた周囲長Lと、面積Sより、円形度Cは以下の（数式33）により求められる。
【０１５７】
【数１８】
2008012229.tif 000020
【０１５８】
また、図25（c）に示すように、濃度和Dは以下の（数式34）により求められる。
【０１５９】
【数１９】
2008012229.tif 000021
【０１６０】
また、図25（d）に示すように、面積率SRは以下の（数式35）により求められる。
【０１６１】
【数２０】
2008012229.tif 000022
【０１６２】
ステップP44では、図21,図22に示すように、画像ノイズ領域の除去および肺野領域の抽出を行う。
被検体が正しい位置で撮影されていた場合は、図39のように肺野部はスカウト像の中心部に来て、背景部はスカウト像の周辺部に来るはずである。この特徴を生かして背景部か肺野部かを判断することができる。例えば、各連続領域の最小x座標xmin、最小y座標ymin、最大x座標xmax、最大y座標ymaxの値で判断してスカウト像の中心にある領域であるか否かを判断できる。また、被検体が健常者の場合は被検体の体重、身長、年令などより、およその肺野の大きさが予想できるので、この予想される肺野部の大きさを判断を加えてもよい。このように、画像特徴量より肺野領域か否かを判断できる。
【０１６３】
ステップP45では、図21,図22に示すように、肺野の位置に、あらかじめ登録されている撮影条件（プロトコル）を位置合わせを行う。ステップP45においては、ステップP44で求められた肺野部の領域をカバーできるような撮影領域になるように、撮影領域の中心、撮影領域の大きさを設定する。この時に、特にAP方向のスカウトから求められた肺野領域とRL方向のスカウトから求められた肺野領域の両方を考慮して定めることにより、撮影領域の設定精度はより良くなる。再構成関数、スライス厚、スキャン速度など、他の撮影条件（プロトコル）はあらかじめ定められたものを用いれば良い。
【０１６４】
また、z方向の撮影範囲については、肺尖部にあたる肺野部の上限値zlungsから肺野部の下限値にあたる肺底部zlungeまでの、あらかじめ定められた肺野部での断層像間隔で撮影すれば良い。この様子を図40の肺野部撮影領域に示す。また、図40に示すように、肺野部撮影領域のz方向の前後に余裕分を入れて肺野部の撮影領域を決めても良い。または肩に当たるzshoulderから肺野部の下限値zlungsまでを撮影範囲として、この間を肺野部の断層像間隔で撮影しても良い。このように撮影条件の設定をすることで、撮影条件（プロトコル）の位置合わせが行える。
【０１６５】
ステップP46では、図21,図22に示すように、撮影条件（プロトコル）の表示を行う。ステップP46においては、図43に示すような複数の撮影条件を含む各候補の撮影条件の表示を行うユーザインターフェースを、図14に示すようなX線CT装置100のモニタ6の撮影条件入力画面上に、例えばポップアップ画面として表示する。なお、操作者が被検体の撮影として妥当な撮影条件であるとして判断し、選択できる撮影条件の候補があれば、これらの撮影条件候補の中から選択する。しかし、被検体の撮影として妥当な撮影条件がない場合は、以下のステップP47において、撮影条件（プロトコル）を修正して撮影条件を設定する。
【０１６６】
図43においては、実施例1において示された、どの部位であるかの判定結果を「被検体の部位」のウィンドウに表示する。また、ステップP45において求められた撮影条件の候補を「候補1」、「候補2」のウィンドウに示す。
【０１６７】
例えば、この場合に図40に示すように、肺野部撮影領域のみのものを「候補1」に示し、z方向に余裕分を加えた肺野部撮影領域のものを「候補2」にする。これにより、操作者はある程度、選択肢を持つことになる。
【０１６８】
ステップP47では、図21,図22に示すように、操作者の修正有かを操作者に問い、YESであればステップP48において操作者の修正を行う。NOであれば撮影条件の候補のいずれかを選択してステップP49に行く。ステップP47では、ステップP46で表示された複数の撮影条件を含む各候補の撮影条件ユーザインターフェースにおいて、操作者が被検体の撮影条件として妥当でないと判断し、撮影条件（プロトコル）を修正する必要がある場合は、各候補の撮影条件の各項目をクリックして、その項目を選択し、数字や選択モードを修正して再設定を行うことができる。
【０１６９】
ステップP49では、図21,図22に示すように、撮影条件確定および設定を行う。
ステップP49では、ステップP47またはステップP48において、操作者が選択した撮影条件、または一部を修正した撮影条件の中より撮影条件を確定して、X線CT装置100としてその撮影条件を設定する。
【０１７０】
ステップP50では、図21,図22に示すように、撮影を行う。
ステップP50における撮影は、ステップP49で設定された撮影条件に従って被検体を撮影する。
【０１７１】
ステップP51では、図21,図22に示すように、断層像再構成を行う。
ステップP51では、前記X線CT装置100の動作に従い、被検体の正しい部位を正しい撮影条件で撮影を行うことができる。
【０１７２】
ステップP52では、図21,図22に示すように、断層像表示を行う。
これにより、被検体の正しい部位の断層像が表示される。
上記のように、被検体の形状を認識することにより撮影条件を決めることができる。図24で示した画像処理、計測で求めた2値画像、2値周辺分布、濃淡周辺分布の特徴量を用いて、部位の判断、部位の位置の測定を行うことができる。
【実施例３】
【０１７３】
実施例2においては、スカウト像からの頸部を自動認識する実施例を説明する。
頸部におけるスカウト像上の特徴としては、図26（a），図26（b）にスカウト像の外形を示す通り以下の点がある。
1．AP方向（y方向，0度方向）、RL方向（x方向，90度方向）のスカウト像いずれにおいても頭部から肩部へかけて一時的にAP方向の外形、RL方向の外形、プロファイル面積、これらの画像特徴量はいずれも小さくなり、肩部に入るといずれも大きくなる。
2．断面の形状は楕円ではなく円形に近い。
3．骨格部分の外形においては、AP方向、RL方向いずれもz方向に頭部から一様である。肩部に入るとAP方向、RL方向いずれも大きくなる。
【０１７４】
頸部においては新たに以下の外形円形度の画像特徴量を入れている。
外形円形度C（z）は以下の（数式36）で定める。
【０１７５】
【数２１】
2008012229.tif 000023
【０１７６】
上記の1，2，3の頸部のスカウト像上の画像特徴を画像特徴量で表現すると図27のようになる。
図27においては、頸部におけるAP方向の外形、RL方向の外形、プロファイル面積、外形円形度、骨格部のAP方向の外形、骨格部のRL方向の外形、骨格のプロファイル面積の各画像特徴量のz方向座標位置における変化を示している。
【０１７７】
これらの画像特徴量の変化に基いて、頸部のスカウト像による頸部の撮影条件設定撮影の流れは図41,図42の通りとなる。
ステップP61では、図41,図42に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集を行う。
【０１７８】
ステップP62では、図41,図42に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像の画像再構成を行う。
ステップP61およびステップP62は、図21,図22のステップP31およびステップP32と同様に、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集、画像再構成を行う。
【０１７９】
ステップP63では、図41,図42に示すように、体の外形がわかる閾値Th1で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La1（z），Lr1（z）の測定を行う。
ステップP63では、体の外形がわかる閾値Th1で2値化を行った後に、（数式22），（数式23）のように、AP方向の外形の大きさを示す、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形の大きさを示す、RL方向の外形Lr1（z）の測定を行う。この測定を行うには、2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP63では、被検体の体の外形がわかる閾値Th1で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の外形La1（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の外形Lr1（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０１８０】
ステップP64では、図41,図42に示すように、骨が検出できる閾値Th2で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La2（z），Lr2（z）の測定を行う。
ステップP64では、骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で2値化を行った後に、（数式24），（数式25）のように、AP方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のAP方向の外形La2（z）、RL方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のRL方向の外形Lr2（z）の測定を行う。この測定を行うには2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP64では、被検体の骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の骨の外形La2（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の骨の外形Lr2（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０１８１】
ステップP65では、図41,図42に示すように、スカウト像の濃度周辺分布（プロファイル面積）Pa（z）測定を行う。ステップP65では、AP方向のスカウト像のx方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pa（z）を求めることができる。また、RL方向のスカウト像のy方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pr（z）を求めることができる。
【０１８２】
通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、Pa（z）とPr（z）はほぼ等しくなる。もし、スカウト像がAP方向またはRL方向のうち1つしかない場合は、どちらかをプロファイル面積Pa（z）として求める。
もし、AP方向とRL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、Pa（z）とPr（z）の平均を求めて、それをプロファイル面積Pa（z）とすることができる。この場合は、より精度の高いプロファイル面積Pa（z）が得られることになる。
【０１８３】
ステップP66では、図41,図42に示すように、2値周辺分布La1（z），Lr1（z）より外形円形度C（z）の測定を行う。ステップP66での外形円形度C（z）は（数式38）に示すように、AP方向の体の外形La1（z）とRL方向の体の外形Lr1（z）より求めることができる。
【０１８４】
ステップP67では、図41,図42に示すように、スカウト像ga（x，z），gr（y，z）および骨が検出できる閾値Th2で2値化した2値画像ba2（x，z），br2（y，z）より、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を測定する。ステップP67での骨格または骨部のプロファイル面積の求め方は、（数式28）、（数式29）の通りである。AP方向またはRL方向のスカウト像の一方しかない場合は、AP方向のみであれば（数式28）により、骨格または骨部のプロファイル面積を求める。RL方向のみであれば（数式29）により、骨格または骨部のプロファイル面積を求める。もし、AP方向とRL方向の両方のスカウト像が存在する場合は、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、AP方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、RL方向の骨格または骨部のプロファイル面積も、ほぼ等しくなるはずである。もし、AP方向、RL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのPb（z）の平均を求めて、それを骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）とすることができ、より精度の高いものが得られる。
【０１８５】
ステップP68では、図41,図42に示すように、
AP方向の外形La1（z）の立下がりLa1s，立上がりLa1e，
RL方向の外形Lr1（z）の立下がりLr1s，立上がりLr1e，
プロファイル面積Pa（z）の立下がりPas，立上がりPae，
外形円形度C（z）の立下がりCs，立上がりCe，
骨格のAP方向の外形La2（z）の立下がりLa2s，立上がりLa2e，
骨格のRL方向の外形Lr2（z）の立下がりLr2s，立上がりLr2e，
骨格のプロファイル面積Pb（z）の立下がりPbs，立上がりPbe，
を測定する。ステップP68では、これらの変化点よりz方向の頸部の開始点znecks、頸部の終了点zneckeを求める。開始点znecks、終了点zneckeを決めるには、これらの変化点のいくつかの物を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての平均値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての加重加算値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の一部の加重加算値を用いて決めることもできる。
【０１８６】
ステップP69では、図41,図42に示すように、頸部の位置にあらかじめ登録されている撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行う。ステップP69では、z方向の各撮影位置の設定については、頸部の開始点znecksから頸部の終了点zneckeまでの頸部の範囲をあらかじめ定められた頸部の断層像間隔で撮影すれば良い。この様子を図26（b）の頸部のRL方向スカウト像上に示す。図40の肺野部の場合と同様にz方向の前後に余裕分を入れて頸部の撮影領域を決めても良い。
【０１８７】
ステップP70では、図41,図42に示すように、撮影条件（プロトコル）の表示を行う。
ステップP71では、図41,図42に示すように、操作者の修正有かを判断し、YESであればステップP72へ行き、NOであればP73へ行く。
【０１８８】
ステップP72では、図41,図42に示すように、操作者の修正を行う。
ステップP73では、図41,図42に示すように、撮影条件確定および設定を行う。
ステップP74では、図41,図42に示すように、撮影を行う。
【０１８９】
ステップP75では、図41,図42に示すように、断層像再構成を行う。
ステップP76では、図41,図42に示すように、断層像表示を行う。
以上のステップP70からステップP76までについては図21,図22に示したステップP46からステップP52までと同様に行えば良い。
【実施例４】
【０１９０】
実施例3においては、スカウト像からの頭部を自動認識する実施例を説明する。
頭部におけるスカウト像上の特徴としては、図28（a），図28（b）にスカウト像の外形を示す通り以下の特徴がある。しかし通常、頭部ではAP方向のスカウト像は撮影しない。
1．AP方向（y方向，90度方向）のスカウト像、RL方向（x方向，0度方向）のスカウト像いずれにおいても偏平の弱い楕円体で外形円形度は1に近い。
2．AP方向、RL方向いずれにおいても外形、プロファイル面積および骨格の外形はともにz方向に進むにつれ、頭頂部から頭部中央部まで単調増加し、頭部中央部から頸部にかけて減少して行く。
3．AP方向、RL方向いずれにおいても頭部全体において、外形と骨格の外形の大きさはほぼ等しい。特に頭部上半分においては頭蓋骨により外形と骨格の外形はほとんど等しい。
4．頭頂部で周辺分布が終了。
【０１９１】
新たな画像特徴量として、AP方向の骨格率Sa（z）、RL方向の骨格率Sr（z）を以下の（数式37），（数式38）のように定める。
【０１９２】
【数２２】
2008012229.tif 000024
【０１９３】
上記の1，2，3，4の頭部のスカウト像上の画像特徴を画像特徴量で表現すると図29のようになる。
図29に示すように、AP方向の外形、RL方向の外形はz方向に進むにつれて、いずれも頭頂部から立ち上がり、頭部の中央部までは単調に増加し、頭部中央から頭部下部にかけてはほぼ一定または徐々に減少し、頸部においては減少して小さくなる。
【０１９４】
また、図29に示すように、プロファイル面積も同様にz方向に進むにつれていずれも頭頂部から立ち上がり、頭部の中央部までは単調に増加し、頭部中央から頭部下部にかけてはほぼ一定または徐々に減少し、頸部においては減少して小さくなる。
【０１９５】
また、図29に示すように、外形円形度はz方向に進むにつれて頭頂部から頭部中央部、頭部下部にかけて更に頸部に至るまで、ほぼ一定もしくは頭部中央部において上下方向に偏平になる場合もある。
【０１９６】
また、図29に示すように、AP方向、RL方向の骨格率はz方向に進むにつれ頭頂部から頭部中央まではほぼ1、頭部中央から頭部下部にかけてもほぼ1、または少し下がる程度である。頸部に入るとAP方向、RL方向の骨格率はいずれも下がる。
【０１９７】
また、図29に示すように、骨格のAP方向の外形、骨格のRL方向の外形はいずれもz方向に進むにつれていずれも頭頂部から立ち上がり、頭部の中央部までは単調に増加し、頭部中央から頭部下部にかけてはほぼ一定または徐々に減少し、頸部においては減少して小さくなる。
【０１９８】
また、図29に示すように、骨格のプロファイル面積も同様にz方向に進むにつれていずれも頭頂部から立ち上がり、頭部の中央部までは単調に増加し、頭部中央から頭部下部にかけてはほぼ一定または徐々に減少し、頸部においては減少して小さくなる。
【０１９９】
これらの画像特徴の変化に基いて、頭部のスカウト像による頭部の撮影条件設定・撮影の流れは図44,図45の通りになる。
なお、この実施例においては、一般的に頭部のスカウト像はRL方向しか撮影しない場合について書いている。
【０２００】
ステップP81では、図44,図45に示すように、90度方向のスカウト像投影データ収集を行う。
ステップP82では、図44,図45に示すように、90度方向のスカウト像の画像再構成を行う。
ステップP81およびステップP82は、図21,図22のステップP31およびステップP32と同様に、90度方向のスカウト像投影データ収集、画像再構成を行う。
【０２０１】
ステップP83では、図44,図45に示すように、体の外形がわかる閾値Th1で2値化し、y方向の2値周辺分布Lr1（z）の測定を行う。ステップP83では、被検体の体の外形がわかる閾値Th1によりRL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の外形Lr1（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２０２】
ステップP84では、図44,図45に示すように、骨が検出できる閾値Th2で2値化し、y方向の2値周辺分布Lr2（z）の測定を行う。ステップP84では、被検体の骨格または骨の外形がわかる閾値Th2でRL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の骨の外形Lr2（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２０３】
ステップP85では、図44,図45に示すように、スカウト像の濃度周辺分布（プロファイル面積）Pa（z）測定を行う。ステップP85では、RL方向のスカウト像のy方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pr（z）を求めることができる。
【０２０４】
通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、Pr（z）はほぼ正しく求められる。しかし、被検体がX線管21の方向に近付いていたり、多列X線検出器24の方向に近付いていたりした場合は、そのプロファイル面積Pr（z）に誤差を大きく含む場合がありうる。
【０２０５】
ステップP86では、図44,図45に示すように、スカウト像gr（y，z）および骨が検出できる閾値Th2で2値化した2値画像br2（y，z）より、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を測定を行う。ステップP86では、骨格または骨部のプロファイル面積の求め方は、（数式29）の通りである。
【０２０６】
ステップP87では、図44,図45に示すように
RL方向の外形Lr1（z）の立下がりLr1s，立上がりLr1e，
プロファイル面積Pa（z）の立下がりPas，立上がりPae，
骨格のRL方向の外形Lr2（z）の立下がりLr2s，立上がりLr2e，
骨格のプロファイル面積Pb（z）の立下がりPbs，立上がりPbe，
を測定する。ステップP87では、z方向のこれらの変化点より頭頂である頭部の開始点zheads、頭部の終了点zheadeを求める。開始点zheads、終了点zheadeを決めるには、上記の変化点のいくつかを用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての平均値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての加重加算値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の一部の加重加算値を用いて決めることもできる。
【０２０７】
ステップP88では、図44,図45に示すように、頭部の位置にあらかじめ登録されている撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行う。ステップP88では、z方向の各撮影位置の設定については、頭部の開始点zheadsから頭部の終了点zheadeまでの頭部の範囲をあらかじめ知った後に、頭部の撮影領域の設定を行う。通常、頭部の撮影領域は図28（b）に示したように、OMライン（耳と目を結ぶライン）に平行に、耳と目より上の部分に設定することが多い。実施例ではその場合について説明する。あらかじめ統計的に被検体の年令、性別、体重、身長より定められた係数k1により、頭頂部からz方向にk1（zheads−zheade）の範囲の間を頭部の撮影領域として設定する。また同様に、統計的に被検体の年令、性別、体重、身長より定められた傾きθ1により、OMラインの傾きを設定する。
【０２０８】
ステップP89では、図44,図45に示すように、撮影条件（プロトコル）の表示を行う。
ステップP90では、図44,図45に示すように、操作者の修正有かを判断し、YESであればステップP91へ行き、NOであればP92へ行く。
【０２０９】
ステップP91では、図44,図45に示すように、操作者の修正を行う。
ステップP92では、図44,図45に示すように、撮影条件確定および設定を行う。
ステップP93では、図44,図45に示すように、撮影を行う。
【０２１０】
ステップP94では、図44,図45に示すように、断層像再構成を行う。
ステップP95では、図44,図45に示すように、断層像表示を行う。
以上のステップP89からステップP95までについては図21,図22に示したステップP46からステップP52までと同様に行えば良い。
【実施例５】
【０２１１】
実施例4においては、スカウト像から腹部を自動認識する実施例を説明する。
腹部におけるスカウト像上の特徴としては、図30（a），図30（b）にスカウト像の概形を示す通り以下の特徴がある。
1．AP方向（y方向，90度方向）のスカウト像、RL方向（x方向，0度方向）のスカウト像いずれにおいても肺野部からz方向に進むにつれ、AP方向、RL方向の外形、プロファイル面積は大きくなる。腰部にかけても同じぐらいの大きさになる。
2．骨格または骨部のAP方向の外形、骨格または骨部のRL方向の外形、骨格または骨部のプロファイル面積いずれにおいても肺野部からは多少小さくなりほぼ一定となる。腰部に入ると、骨格または骨部のAP方向の外形、骨格または骨部のRL方向の外形、骨格または骨部のプロファイル面積は、いずれにおいても大きくなる。
3．AP方向、RL方向いずれにおいても骨格率は肺野部より急に小さくなり、腹部においては小さいままで、腰部に入ると大きくなる。
【０２１２】
上記の1，2，3の腹部のスカウト像上の画像特徴を画像特徴量で表現すると図31のようになる。
図31に示すように、AP方向の外形、RL方向の外形はいずれもz方向に進むにつれて、肺野部と同様の大きさを腹部においても保ち、腰部でも同様な大きさを保つ。または被検体によっては腹部で多少大きな値を取り、最大値を持つ場合もある。
【０２１３】
また、図31に示すように、プロファイル面積も同様にz方向に進むにつれて、肺野部と同様の大きさを腹部においても保ち、腰部でも同様な大きさを保つ。または被検体によっては腹部で多少大きな値を取り、最大値を持つ場合もある。
【０２１４】
また、図31に示すように、外形円形度はz方向に進むにつれ、肺野部と同様にx方向に偏平で1より小さい外形円形度を腹部でも保ち、腰部でも同様な大きさを保つ。または被検体によっては腹部で多少大きな値を取り、1に近くなったり場合によっては1を超える場合もある。
【０２１５】
また、図31に示すように、AP方向、RL方向の骨格率はz方向に進むにつれ、肺野部では1に近い値であるのに対し、腹部では1より小さい値になり、腰部では再び1に近い値に近づく。
【０２１６】
また、骨格のAP方向の外形、骨格のRL方向の外形はz方向に進むにつれ、肺野部では1に近い値であるのに対し、腹部では1より小さい値になり、腰部では再び1に近い値に近づく。
【０２１７】
また、骨格のプロファイル面積でも同様にz方向に進むにつれ、肺野部では1に近い値であるのに対し、腹部では1より小さい値になり、腰部では再び1に近い値に近づく。
これらの画像特徴量の変化に基いて、腹部のスカウト像による腹部の撮影条件設定・撮影の流れは図46,図47の通りとなる。
【０２１８】
ステップP101では、図46,図47に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集を行う。
ステップP102では、図46,図47に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像の画像再構成を行う。
【０２１９】
ステップP101およびステップP102では、図21,図22のステップP31およびステップP32と同様に、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集、画像再構成を行う。
ステップP103では、図46,図47に示すように、体の外形がわかる閾値Th1で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La1（z），Lr1（z）の測定を行う。
【０２２０】
ステップP103では、体の外形がわかる閾値Th1で2値化を行った後に、（数式22），（数式23）のように、AP方向の外形の大きさを示す、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形の大きさを示す、RL方向の外形Lr1（z）の測定を行う。この測定を行うには、2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP103では、被検体の体の外形がわかる閾値Th1で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の外形La1（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の外形Lr1（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２２１】
ステップP104では、図46,図47に示すように、骨が検出できる閾値Th2で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La2（z），Lr2（z）の測定を行う。
ステップP104では、骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で2値化を行った後に、（数式24），（数式25）のように、AP方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のAP方向の外形La2（z）、RL方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のRL方向の外形Lr2（z）の測定を行う。この測定を行うには2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP104では、被検体の骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の骨の外形La2（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の骨の外形Lr2（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２２２】
ステップP105では、図46,図47に示すように、スカウト像の濃度周辺分布（プロファイル面積）Pa（z）測定を行う。
ステップP105では、AP方向のスカウト像のx方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pa（z）を求めることができる。また、RL方向のスカウト像のy方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pr（z）を求めることができる。
【０２２３】
ステップP65の場合と同様に、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、Pa（z）とPr（z）はほぼ等しくなる。もし、スカウト像がAP方向またはRL方向のうち1つしかない場合は、どちらかをプロファイル面積Pa（z）として求めるのでも充分である。もし、AP方向とRL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのプロファイル面積Pa（z）とPr（z）の平均を求めて、それをプロファイル面積Pa（z）とすることができる。この場合は、より精度の高いプロファイル面積Pa（z）が得られることになる。
【０２２４】
ステップP106では、図46,図47に示すように、2値周辺分布La1（z），Lr1（z）より外形円形度C（z）の測定を行う。
ステップP106での外形円形度C（z）は（数式38）に示すように、AP方向の体の外形La1（z）とRL方向の体の外形Lr1（z）より求めることができる。
【０２２５】
ステップP107では、図46,図47に示すように、スカウト像ga（x，z），gr（y，z）および骨が検出できる閾値Th2で2値化した2値画像ba2（x，z），br2（y，z）より、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を測定する。
【０２２６】
ステップP107での骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）の求め方は、（数式28）、（数式29）の通りである。AP方向またはRL方向のスカウト像の一方しかない場合は、AP方向のみであれば（数式28）により、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を求める。RL方向のみであれば（数式29）により、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を求めるのでも充分である。もし、AP方向とRL方向の両方のスカウト像が存在する場合は、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、AP方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、RL方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、ほぼ等しくなるはずである。もし、AP方向、RL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのPb（z）の平均を求めて、それを骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）とすることができ、より精度の高いものが得られる。
【０２２７】
ステップP108では、図46,図47に示すように、2値周辺分布La2（z），La1（z）より、AP方向の骨格率Sa（z）、2値周辺分布Lr2（z），Lr1（z）より、RL方向の骨格率Sr（z）を測定する。
【０２２８】
ステップP108での骨格率Sr（z）は、（数式37），（数式38）に示すように、AP方向の体の外形を示すLa1（x）に対するAP方向の骨の外形を示すLa2（x）の割合がAP方向の骨格率Sa（z）で、RL方向の体の外形を示すLr1（x）に対するRL方向の骨の外形を示すLr2（x）の割合がRL方向の骨格率Sr（z）となる。
【０２２９】
ステップP109では、図46,図47に示すように、
プロファイル面積Pa（z）、外形円形度C（z）がある一定範囲内にある条件の元で、
骨格のAP方向の外形La2（z）の立下がりLa2s，立上がりLa2e，
骨格のRL方向の外形Lr2（z）の立下がりLr2s，立上がりLr2e，
骨格のプロファイル面積Pb（z）の立下がりPbs，立上がりPbe，
AP方向の骨格率Sa（z）の立下がりSas，立上がりSae，
AP方向の骨格率Sr（z）の立下がりSrs，立上がりSreを測定する。
【０２３０】
ステップP109では、これらの変化点よりz方向の腹部の開始点zabds、腹部の終了点zabdeを求める。開始点zabds、終了点zabdeを決めるには、これらの変化点のいくつかの物を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての平均値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての加重加算値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の一部の加重加算値を用いて決めることもできる。なお、この変化点を平均値により求める実施例の例を図48,図49のフロー図に示す。ただし、プロファイル面積Pa（z）の閾値の下限値をPamin、閾値の上限値をPamaxとし、外形円形度C（z）の下限値をCmin、閾値の上限値をCmaxとする。
【０２３１】
ステップA1では、図48,図49に示すように、ss＝0，se＝0，c＝0を行う。
ステップA2では、図48,図49に示すように、
Pamin≦Pa（La2s）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（La2s）≦Cmaxかつ、
Pamin≦Pa（La2e）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（La2e）≦Cmaxかを判断し、YESならばステップA3へ行き、NOならばステップA4へ行く。
【０２３２】
ステップA3では、図48,図49に示すように、ss＝ss＋La2s、se＝se＋La2e、c＝c＋1を行う。
もし、適正な範囲に入っていない場合は、平均処理の対象としない。
【０２３３】
ステップA4では、図48,図49に示すように、
Pamin≦Pa（Lr2s）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Lr2s）≦Cmaxかつ、
Pamin≦Pa（Lr2e）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Lr2e）≦Cmaxかを判断し、YESならばステップA5へ行き、NOならばステップA6へ行く。
【０２３４】
ステップA5では、図48,図49に示すように、ss＝ss＋Lr2s、se＝se＋Lr2e、c＝c＋1を行う。
もし、適正な範囲に入っていない場合は、平均処理の対象としない。
【０２３５】
ステップA6では、図48,図49に示すように、
Pamin≦Pa（Pbs）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Pbs）≦Cmaxかつ、
Pamin≦Pa（Pbe）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Pbe）≦Cmaxかを判断し、YESならばステップA7へ行き、NOならばステップA8へ行く。
【０２３６】
ステップA7では、図48,図49に示すように、ss＝ss＋Pbs、se＝se＋Pbe、c＝c＋1を行う。
もし、適正な範囲に入っていない場合は、平均処理の対象としない。
【０２３７】
ステップA8では、図48,図49に示すように、
Pamin≦Pa（Sas）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Sas）≦Cmaxかつ、
Pamin≦Pa（Sae）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Sae）≦Cmaxかを判断し、YESならばステップA9へ行き、NOならばステップA10へ行く。
【０２３８】
ステップA9では、図48,図49に示すように、ss＝ss＋Sas、se＝se＋Sae、c＝c＋1を行う。
もし、適正な範囲に入っていない場合は、平均処理の対象としない。
【０２３９】
ステップA10では、図48,図49に示すように、
Pamin≦Pa（Srs）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Srs）≦Cmaxかつ、
Pamin≦Pa（Sre）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（Sre）≦Cmaxかを判断し、YESならばステップA11へ行き、NOならばステップA12へ行く。
【０２４０】
ステップA11では、図48,図49に示すように、ss＝ss＋Srs、se＝se＋Sre、c＝c＋1を行う。
もし、適正な範囲に入っていない場合は、平均処理の対象としない。
【０２４１】
ステップA12では、図48,図49に示すように、ss＝ss／c、se＝se／cを行う。
ステップA13では、図48,図49に示すように、変化点はssとseとし、zabds＝ss、zabde＝seとする。
【０２４２】
このようにして、腹部の開始点zabds、腹部の終了点zabdeを求めることができる。
ステップP110では、図46,図47に示すように、腹部の位置にあらかじめ登録されている撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行う。
【０２４３】
ステップP110では、z方向の各撮影位置の設定については、腹部の開始点zabdsから腹部の終了点zabdeまでの腹部の範囲をあらかじめ定められた腹部の断層像間隔で撮影すれば良い。この様子を図30（b）の腹部のAP方向スカウト像上に示す。図40の肺野部の場合と同様にz方向の前後に余裕分を入れて腹部の撮影領域を決めても良い。
【０２４４】
ステップP111では、図46,図47に示すように、撮影条件（プロトコル）の表示を行う。
ステップP112では、図46,図47に示すように、操作者の修正有かを判断し、YESであればステップP113へ行き、NOであればP114へ行く。
【０２４５】
ステップP113では、図46,図47に示すように、操作者の修正を行う。
ステップP114では、図46,図47に示すように、撮影条件確定および設定を行う。
ステップP115では、図46,図47に示すように、撮影を行う。
【０２４６】
ステップP116では、図46,図47に示すように、断層像再構成を行う。
ステップP117では、図46,図47に示すように、断層像表示を行う。
以上のステップP111からステップP117までについては図21,図22に示したステップP46からステップP52までと同様に行えば良い。
【実施例６】
【０２４７】
実施例5においては、スカウト像から腰部を自動認識する実施例を説明する。
腰部におけるスカウト像の特徴としては、図32（a），図32（b）にスカウト像の概形を示す通り以下の特徴がある。
1．AP方向（y方向，90度方向）のスカウト像、RL方向（x方向，0度方向）のスカウト像いずれにおいても腹部からz方向に進むにつれても、AP方向、RLの外形、プロファイル面積は大きいままである。下肢部の大腿部に移ると徐々に減少して行く。
2．骨格または骨部のAP方向の外形、骨格または骨部のRL方向の外形、骨格または骨部のプロファイル面積は腹部からz方向に進むにつれ、いずれも大きくなる。下肢部の大腿部に移ると徐々に減少して行く。特に腰部においては仙骨などの大きな骨があるため、骨格または骨部のAP方向の外形、骨格または骨部のRL方向の外形、骨格または骨部のプロファイル面積は大きくなる。
3．外形円形度は腹部に比べ腰部の方が一般的に楕円に近くなり、下肢部に入ると楕円により近くなる。。
4．各断層像上に含まれる領域数の変化を考えてみる。各z方向座標位置における断面像における各領域の数は、腹部、腰部においては1つであるが、下肢部に入ると2つに増える。
【０２４８】
上記の1，2，3，4の腰部のスカウト像上の画像特徴を画像特徴量で表現すると図33,図34のようになる。
図33,図34に示すように、AP方向の外形、RL方向の外形はいずれもz方向に進むにつれて腹部と同様の大きさを腰部においては保ちつつも、下肢部に入ると徐々に小さくなる。
また、図33,図34に示すように、プロファイル面積も同様にz方向に進むにつれて腹部と同様の大きさを保ちつつも、下肢部に入ると徐々に小さくなる。
【０２４９】
また、図33,図34に示すように、外形円形度はz方向に進むにつれて腹部よりも徐々にRL方向に広がった楕円になるために小さくなり、下肢部に入ると更に小さくなる。
また、図33,図34に示すように、各断層像に含まれる領域数はz方向に進むにつれ腹部と同様に腰部では領域数は1であるが、下肢部に入ることになると領域数は2となる。
【０２５０】
また、図33,図34に示すように、AP方向、RL方向の骨格率はz方向に進むにつれ腹部よりも大きくなり、下肢部に入ると小さくなる。
また、図33,図34に示すように、骨格または骨部のAP方向の外形、骨格または骨部のRL方向の外形は、z方向に進むにつれ骨格または骨部の量は増えるため、腹部よりも大きな値を示す。下肢部に入ると小さくなる。
【０２５１】
また、図33,図34に示すように、骨格または骨部のプロファイル面積はz方向に進むにつれ腹部よりも大きくなり、下肢部に入ると小さくなる。
これらの画像特徴量の変化に基いて、腰部のスカウト像による腰部の撮影条件設定・撮影の流れは図50,図51の通りとなる。
【０２５２】
ステップP121では、図50,図51に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集を行う。
ステップP122では、図50,図51に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像の画像再構成を行う。
【０２５３】
ステップP121およびステップP122では、図21,図22のステップP31およびステップP32と同様に、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集、画像再構成を行う。
ステップP123では、図50,図51に示すように、体の外形がわかる閾値Th1で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La1（z），Lr1（z）の測定を行う。
【０２５４】
ステップP123では、体の外形がわかる閾値Th1で2値化を行った後に、（数式22），（数式23）のように、AP方向の外形の大きさを示す、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形の大きさを示す、RL方向の外形Lr1（z）の測定を行う。この測定を行うには、2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP123では、被検体の体の外形がわかる閾値Th1で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の外形La1（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の外形Lr1（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２５５】
ステップP124では、図50,図51に示すように、骨が検出できる閾値Th2で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La2（z），Lr2（z）の測定を行う。
ステップP124では、骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で2値化を行った後に、（数式24），（数式25）のように、AP方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のAP方向の外形La2（z）、RL方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のRL方向の外形Lr2（z）の測定を行う。この測定を行うには2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP124では、被検体の骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の骨の外形La2（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の骨の外形Lr2（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２５６】
ステップP125では、図50,図51に示すように、スカウト像の濃度周辺分布（プロファイル面積）Pa（z）測定を行う。
ステップP125では、AP方向のスカウト像のx方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pa（z）を求めることができる。また、RL方向のスカウト像のy方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pr（z）を求めることができる。
【０２５７】
ステップP65の場合と同様に、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、Pa（z）とPr（z）はほぼ等しくなる。もし、スカウト像がAP方向またはRL方向のうち1つしかない場合は、どちらかをプロファイル面積Pa（z）として求めるのでも充分である。もし、AP方向とRL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのプロファイル面積Pa（z）とPr（z）の平均を求めて、それをプロファイル面積Pa（z）とすることができる。この場合は、より精度の高いプロファイル面積Pa（z）が得られることになる。
【０２５８】
ステップP126では、図50,図51に示すように、2値周辺分布La1（z），Lr1（z）より外形円形度C（z）の測定を行う。
ステップP126での外形円形度C（z）は（数式38）に示すように、AP方向の体の外形La1（z）とRL方向の体の外形Lr1（z）より求めることができる。
【０２５９】
ステップP127では、図50,図51に示すように、スカウト像ga（x，z），gr（y，z）および骨が検出できる閾値Th2で2値化した2値画像ba2（x，z），br2（y，z）より、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を測定する。
【０２６０】
ステップP127での骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）の求め方は、（数式28）、（数式29）の通りである。AP方向またはRL方向のスカウト像の一方しかない場合は、AP方向のみであれば（数式28）により、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を求める。RL方向のみであれば（数式29）により、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を求めるのでも充分である。もし、AP方向とRL方向の両方のスカウト像が存在する場合は、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、AP方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、RL方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、ほぼ等しくなるはずである。もし、AP方向、RL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのPb（z）の平均を求めて、それを骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）とすることができ、より精度の高いものが得られる。
【０２６１】
ステップP128では、図50,図51に示すように、2値周辺分布La2（z），La1（z）より、AP方向の骨格率Sa（z）、2値周辺分布Lr2（z），Lr1（z）より、RL方向の骨格率Sr（z）を測定する。
【０２６２】
ステップP128での骨格率Sr（z）は、（数式37），（数式38）に示すように、AP方向の体の外形を示すLa1（x）に対するAP方向の骨の外形を示すLa2（x）の割合がAP方向の骨格率Sa（z）で、RL方向の体の外形を示すLr1（x）に対するRL方向の骨の外形を示すLr2（x）の割合がRL方向の骨格率Sr（z）となる。
ステップP129では、図50,図51に示すように、AP方向の領域数Lab（z）の測定を行う。
【０２６３】
ステップP129では、AP方向の領域数Lab（z）として、図56に示すように、AP方向のスカウト像の外形において、あるz方向座標位置のx方向の領域数、つまり、x方向の分かれた線分の数、連続した線分の数をx方向の領域数とする。
【０２６４】
ステップP130では、図50,図51に示すように、
プロファイル面積Pa（z）、外形円形度C（z）、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形Lr1（z）、AP方向の領域数Lab（z）がある範囲内にある条件の元で、
骨格のAP方向の外形La2（z）の立上がりLa2s，立下がりLa2e，
骨格のRL方向の外形Lr2（z）の立上がりLr2s，立下がりLr2e，
骨格のプロファイル面積Pb（z）の立上がりPbs，立下がりPbe，
AP方向の骨格率Sa（z）の立上がりSas，立下がりSae，
AP方向の骨格率Sr（z）の立上がりSrs，立下がりSreを測定する。
【０２６５】
ステップP130では、これらの変化点よりz方向の腰部の開始点zhips、腰部の終了点zhipeを求める。開始点zhips、終了点zhipeを決めるには、これらの変化点のいくつかの物を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての平均値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての加重加算値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の一部の加重加算値を用いて決めることもできる。なお、この変化点を平均値により求める実施例の例を図52のフロー図に示す。ただし、プロファイル面積Pa（z）の閾値の下限値をPamin、閾値の上限値をPamaxとし、外形円形度C（z）の下限値をCmin、閾値の上限値をCmax、AP方向の外形の下限値をLa1min、上限値をLa1max、RL方向の外形の下限値をLr1min、上限値をLr1maxとする。また、AP方向の領域数は“1”でないといけない。
【０２６６】
ステップA21では、図52に示すように、ss＝0，se＝0，C＝0，k＝0とする。
ステップA22では、図52に示すように、kはいくつかを判断する。
k＝0であれば、ステップA23へ行く。
k＝1であれば、ステップA24へ行く。
k＝2であれば、ステップA25へ行く。
k＝3であれば、ステップA26へ行く。
k＝4であれば、ステップA27へ行く。
【０２６７】
ステップA23では、図52に示すように、z1＝La2s，z2＝La2eとする。
ステップA24では、図52に示すように、z1＝Lr2s，z2＝Lr2eとする。
ステップA25では、図52に示すように、z1＝Pbs，z2＝Pbeとする。
【０２６８】
ステップA26では、図52に示すように、z1＝Sas，z2＝Saeとする。
ステップA27では、図52に示すように、z1＝Srs，z2＝Sreとする。
ステップA28では、図52に示すように、
Pamin≦Pa（z1）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（z1）≦Cmaxかつ、
La1min≦La1（z1）≦La1maxかつ
Lr1min≦Lr1（z1）≦Lr1maxかつ
Lab（z1）＝1かつ
Pamin≦Pa（z2）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（z2）≦Cmaxかつ、
La1min≦La1（z2）≦La1maxかつ
Lr1min≦Lr1（z2）≦Lr1maxかつ
Lab（z2）＝1かを判断し、YESであればステップA29へ行き、NOであればステップA30へ行く。
【０２６９】
ステップA29では、図52に示すように、ss＝ss＋z1，se＝se＋z2，c＝c＋1を行う。
つまり、z＝La2s，z＝La2eにおいて、
または、z＝Lr2s，z＝Lr2eにおいて、
または、z＝Pbs，z＝Pbeにおいて、
または、z＝Sas，z＝Saeにおいて、
または、z＝Srs，z＝Sreにおいて、
プロファイル面積Pa（z）、外形円形度C（z）、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形Lr1（z）、AP方向の領域数Lab（z）が適正な範囲に入っていることを確認できたら、z＝La2s，z＝La2eの組合せ、または、z＝Lr2s，z＝Lr2eの組合せ、または、z＝Pbs，z＝Pbeの組合せ、または、z＝Sas，z＝Saeの組合せ、または、z＝Srs，z＝Sreの組合せを平均処理の対象とする。もし、適正な範囲に入っていない物があれば、z＝La2s，z＝La2eの組合せ、または、z＝Lr2s，z＝Lr2eの組合せ、または、z＝Pbs，z＝Pbeの組合せ、または、z＝Sas，z＝Saeの組合せ、または、z＝Srs，z＝Sreの組合せで平均処理の対象にしない。このような制御を行える。
【０２７０】
ステップA30では、図52に示すように、k＝4かを判断し、YESであれば終了する。NOであればステップA31へ行く。
ステップA31では、図52に示すように、ss＝ss／c、se＝se／cを行う。
【０２７１】
ステップA32では、図52に示すように、変化点はssとseとし、zhips＝ss，zhipe＝seとする。その後、終了する。
ステップA33では、図52に示すように、k＝k＋1を行い、ステップA22へ戻る。
このようにして、腰部の開始点zhips、腰部の終了点zhipeを求めることができる。
【０２７２】
ステップP131では、図52に示すように、腰部の位置にあらかじめ登録されている撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行う。
ステップP131では、z方向の各撮影位置の設定については、腰部の開始点zhipsから腰部の終了点zhipeまでの腰部の範囲をあらかじめ定められた腰部の断層像間隔で撮影すれば良い。この様子を図32（a）の腰部のAP方向スカウト像上に示す。図40の肺野部の場合と同様にz方向の前後に余裕分を入れて腰部の撮影領域を決めても良い。
【０２７３】
ステップP132では、図52に示すように、撮影条件（プロトコル）の表示を行う。
ステップP133では、図52に示すように、操作者の修正有かを判断し、YESであればステップP134へ行き、NOであればP135へ行く。
【０２７４】
ステップP134では、図52に示すように、操作者の修正を行う。
ステップP135では、図52に示すように、撮影条件確定および設定を行う。
ステップP136では、図52に示すように、撮影を行う。
【０２７５】
ステップP137では、図52に示すように、断層像再構成を行う。
ステップP138では、図52に示すように、断層像表示を行う。
以上のステップP132からステップP138までについては図21,図22に示したステップP46からステップP52までと同様に行えば良い。
【実施例７】
【０２７６】
実施例6においては、スカウト像から下肢部を自動認識する実施例を説明する。
下肢部におけるスカウト像の特徴としては、図35（a），図35（b）にスカウト像の概形を示す通り以下の特徴がある。
1．AP方向（y方向，90度方向）のスカウト像、RL方向（x方向，0度方向）のスカウト像いずれにおいても腰部からz方向に進むにつれ、AP方向、RLの外形、プロファイル面積は徐々に小さくなり、最後、足先の足関節において大きくなり終了する。
2．骨格または骨部のAP方向の外形、骨格または骨部のRL方向の外形、骨格または骨部のプロファイル面積は腰部からz方向に進むにつれ、まず腰部から大腿骨に移る時点で少し減少する。また、z方向に進み膝関節部において増加し、脛骨、腓骨に移ると再び減少する。更に、z方向に進み足関節部においては再び増加して終了する。
3．断層像に含まれる領域数は腰部までは1つであるが、z方向に進むと下肢部では図36(a)のように2つの領域に増える。
4．骨格または骨の領域数は下肢のうち大腿骨の部分では1つであり、脛骨、腓骨の部分では図36(b)の通り4つである。
【０２７７】
上記の1，2，3，4の下肢部のスカウト像上の画像特徴を画像特徴量で表現すると図37,図38のようになる。
図37,図38に示すように、AP方向の外形、RL方向の外形はいずれも腰部からz方向に進むにつれて下肢部に入ると徐々に小さくなる。最後、足関節部、足先において大きくなり終了する。
【０２７８】
また、図37,図38に示すように、プロファイル面積も同様にz方向に進むにつれて下肢部に入ると徐々に小さくなる。最後、足関節部、足先において大きくなり終了する。
また、図37,図38に示すように、外形円形度はx軸方向の楕円体の腰部からz方向に進むにつれ、下肢部では2本の下肢でやはりx軸方向に広がってしまうため、外形円形度は小さいままで進み、足先部において円形度は大きくなって終了する。
【０２７９】
また、図37,図38に示すように、断層像に含まれる領域数はz方向に進むにつれ腰部では領域数は1であるが、下肢部に入ると領域数は2となる。また、足先部を過ぎると領域数は0になる。
【０２８０】
また、図37,図38に示すように、骨格または骨部のAP方向の外形、RL方向の外形はz方向に進むにつれ、腰部の骨盤で大きい値だったものが下肢部の大腿骨では小さくなる。更にz方向に進むと膝関節部において大きくなる。更にz方向に進み、脛骨、腓骨部分では再度小さくなる。更にz方向に進み、足関節部、足先部においては増加して終了する。
【０２８１】
また、図37,図38に示すように、骨格または骨部のプロファイル面積は同様にz方向に進むにつれ、腰部の骨盤で大きい値だったものが下肢部の大腿骨では小さくなる。更にz方向に進むと膝関節部において大きくなる。更にz方向に進み、脛骨、腓骨部分では再度小さくなる。更にz方向に進み、足関節部、足先部においては増加して終了する。
【０２８２】
これらの画像特徴量の変化に基いて、下肢部のスカウト像による下肢部の撮影条件設定・撮影の流れは図53,図54の通りとなる。  ステップP141では、図53,図54に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集を行う。
【０２８３】
ステップP142では、図53,図54に示すように、0度方向、90度方向のスカウト像の画像再構成を行う。
ステップP141およびステップP142では、図21,図22のステップP31およびステップP32と同様に、0度方向、90度方向のスカウト像投影データ収集、画像再構成を行う。
【０２８４】
ステップP143では、図53,図54に示すように、体の外形がわかる閾値Th1で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La1（z），Lr1（z）の測定を行う。
ステップP143では、体の外形がわかる閾値Th1で2値化を行った後に、（数式22），（数式23）のように、AP方向の外形の大きさを示す、AP方向の外形La1（z）、RL方向の外形の大きさを示す、RL方向の外形Lr1（z）の測定を行う。この測定を行うには、2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP143では、被検体の体の外形がわかる閾値Th1で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の外形La1（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の外形Lr1（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２８５】
ステップP144では、図53,図54に示すように、骨が検出できる閾値Th2で2値化し、x方向，y方向の2値周辺分布La2（z），Lr2（z）の測定を行う。
ステップP144では、骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で2値化を行った後に、（数式24），（数式25）のように、AP方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のAP方向の外形La2（z）、RL方向の骨の外形の大きさを示す、骨格または骨部のRL方向の外形Lr2（z）の測定を行う。この測定を行うには2値周辺分布の測定により行うことができる。ステップP144では、被検体の骨格または骨の外形がわかる閾値Th2で画像再構成されたAP方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でx方向に2値周辺分布を測定した結果は、AP方向の骨の外形La2（z）となる。また、RL方向のスカウト像を2値化し、2値化された2値画像でy方向に2値周辺分布を測定した結果は、RL方向の骨の外形Lr2（z）となる。なお、2値周辺分布の測定の仕方は図24に示す通りである。
【０２８６】
ステップP145では、図53,図54に示すように、スカウト像の濃度周辺分布（プロファイル面積）Pa（z）測定を行う。
ステップP145では、AP方向のスカウト像のx方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pa（z）を求めることができる。また、RL方向のスカウト像のy方向の濃度周辺分布測定により、プロファイル面積Pr（z）を求めることができる。
【０２８７】
ステップP65の場合と同様に、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、Pa（z）とPr（z）はほぼ等しくなる。もし、スカウト像がAP方向またはRL方向のうち1つしかない場合は、どちらかをプロファイル面積Pa（z）として求めるのでも充分である。もし、AP方向とRL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのプロファイル面積Pa（z）とPr（z）の平均を求めて、それをプロファイル面積Pa（z）とすることができる。この場合は、より精度の高いプロファイル面積Pa（z）が得られることになる。
【０２８８】
ステップP146では、図53,図54に示すように、2値周辺分布La1（z），Lr1（z）より外形円形度C（z）の測定を行う。
ステップP146での外形円形度C（z）は（数式38）に示すように、AP方向の体の外形La1（z）とRL方向の体の外形Lr1（z）より求めることができる。
【０２８９】
ステップP147では、図53,図54に示すように、スカウト像ga（x，z），gr（y，z）および骨が検出できる閾値Th2で2値化した2値画像ba2（x，z），br2（y，z）より、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を測定する。
【０２９０】
ステップP147での骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）の求め方は、（数式28）、（数式29）の通りである。AP方向またはRL方向のスカウト像の一方しかない場合は、AP方向のみであれば（数式28）により、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を求める。RL方向のみであれば（数式29）により、骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）を求めるのでも充分である。もし、AP方向とRL方向の両方のスカウト像が存在する場合は、通常、被検体が断層像撮影視野内の中心、つまり、X線データ収集系の回転中心近辺に存在していれば、AP方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、RL方向の骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）も、ほぼ等しくなるはずである。もし、AP方向、RL方向の2方向のスカウト像が得られていれば、2つのPb（z）の平均を求めて、それを骨格または骨部のプロファイル面積Pb（z）とすることができ、より精度の高いものが得られる。
【０２９１】
ステップP148では、図53,図54に示すように、2値周辺分布La2（z），La1（z）より、AP方向の骨格率Sa（z）、2値周辺分布Lr2（z），Lr1（z）より、RL方向の骨格率Sr（z）を測定する。
【０２９２】
ステップP148での骨格率Sr（z）は、（数式37），（数式38）に示すように、AP方向の体の外形を示すLa1（x）に対するAP方向の骨の外形を示すLa2（x）の割合がAP方向の骨格率Sa（z）で、RL方向の体の外形を示すLr1（x）に対するRL方向の骨の外形を示すLr2（x）の割合がRL方向の骨格率Sr（z）となる。
【０２９３】
ステップP149では、図53,図54に示すように、AP方向の領域数Lab（z）の測定を行う。
ステップP149では、AP方向の領域数Lab（z）として図56に示すように、AP方向のスカウト像の外形において、あるz方向座標位置のx方向の領域数、つまり、x方向の分かれた線分の数、連続した線分の数をx方向の領域数とする。
【０２９４】
ステップP150では、図53,図54に示すように、
AP方向の外形、RL方向の外形、プロファイル面積、外形円形度、AP方向の領域数がある一定値を超えている条件の元で、
骨格のAP方向の外形La2（z）の立下がりLa2s，終了点La2e，
骨格のRL方向の外形Lr2（z）の立下がりLr2s，終了点Lr2e，
骨格のプロファイル面積Pb（z）の立下がりPbs，終了点Pbe，
AP方向の骨格率Sa（z）の立下がりSas，終了点Sae，
AP方向の骨格率Sr（z）の立下がりSrs，終了点Sreを測定する。
【０２９５】
ステップP150では、これらの変化点よりz方向の下肢部の開始点zlegs、下肢部の終了点zlegeを求める。開始点zlegs、終了点zlegeを決めるには、これらの変化点のいくつかの物を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての平均値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の全ての加重加算値を用いて決めることもできるし、これらの変化点の一部の加重加算値を用いて決めることもできる。なお、この変化点を平均値によ求める実施例の例を図55のフロー図に示す。ただし、プロファイル面積Pa（z）の閾値の下限値をPamin、閾値の上限値をPamaxとし、外形円形度C（z）の下限値をCmin、閾値の上限値をCmax、AP方向の外形の下限値をLa1min、上限値をLa1max、RL方向の外形の下限値をLr1min、上限値をLr1maxとする。また、AP方向の領域数は“1”でないといけない。
【０２９６】
ステップA41では、図55に示すように、ss＝0，se＝0，C＝0，k＝0とする。
ステップA42では、図55に示すように、kはいくつかを判断する。
k＝0であれば、ステップA43へ行く。
k＝1であれば、ステップA44へ行く。
k＝2であれば、ステップA45へ行く。
k＝3であれば、ステップA46へ行く。
k＝4であれば、ステップA47へ行く。
【０２９７】
ステップA43では、図55に示すように、z1＝La2s，z2＝La2eとする。
ステップA44では、図55に示すように、z1＝Lr2s，z2＝Lr2eとする。
ステップA45では、図55に示すように、z1＝Pbs，z2＝Pbeとする。
【０２９８】
ステップA46では、図55に示すように、z1＝Sas，z2＝Saeとする。
ステップA47では、図55に示すように、z1＝Srs，z2＝Sreとする。
ステップA48では、図55に示すように、
Pamin≦Pa（z1）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（z1）≦Cmaxかつ、
La1min≦La1（z1）≦La1maxかつ
Lr1min≦Lr1（z1）≦Lr1maxかつ
Lab（z1）＝1かつ
Pamin≦Pa（z2）≦Pamaxかつ、
Cmin≦C（z2）≦Cmaxかつ、
La1min≦La1（z2）≦La1maxかつ
Lr1min≦Lr1（z2）≦Lr1maxかつ
Lab（z2）＝1かを判断し、YESであればステップA49へ行き、NOであればステップA50へ行く。
【０２９９】
ステップA49では、図55に示すように、ss＝ss＋z1，se＝se＋z2，c＝c＋1を行う。
ステップA50では、図55に示すように、k＝4かを判断し、YESであれば終了する。NOであればステップA51へ行く。
【０３００】
ステップA51では、図55に示すように、ss＝ss／c、se＝se／cを行う。
ステップA52では、図55に示すように、変化点はssとseとし、zlegs＝ss，zlege＝seとする。その後、終了する。
【０３０１】
ステップA53では、図55に示すように、k＝k＋1を行い、ステップA52へ戻る。
このようにして、下肢部の開始点zlegs、下肢部の終了点zlegeを求めることができる。
ステップP151では、図53,図54に示すように、下肢部の位置にあらかじめ登録されている撮影条件（プロトコル）の位置合わせを行う。ステップP151では、z方向の各撮影位置の設定については、下肢部の開始点zlegsから下肢部の終了点zlegeまでの下肢部の範囲をあらかじめ定められた下肢部の断層像間隔で撮影すれば良い。この様子を図35（b）の下肢部のAP方向スカウト像上に示す。図40の肺野部の場合と同様にz方向の前後に余裕分を入れて下肢部の撮影領域を決めても良い。
【０３０２】
ステップP152では、図53,図54に示すように、撮影条件（プロトコル）の表示を行う。
ステップP153では、図53,図54に示すように、操作者の修正有かを判断し、YESであればステップP154へ行き、NOであればP114へ行く。
【０３０３】
ステップP154では、図53,図54に示すように、操作者の修正を行う。
ステップP155では、図53,図54に示すように、撮影条件確定および設定を行う。
ステップP156では、図53,図54に示すように、撮影を行う。
【０３０４】
ステップP157では、図53,図54に示すように、断層像再構成を行う。
ステップP158では、図53,図54に示すように、断層像表示を行う。
以上のステップP152からステップP158までについては図21,図22に示したステップP46からステップP52までと同様に行えば良い。
【０３０５】
以上のX線CT装置100において、本発明のX線CT装置、またはX線CT撮影方法によれば、従来の多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元エリアX線検出器を持ったX線CT装置のコンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンの開始時と終了時に存在していたz方向に広がるX線コーンビームにおいて、コンベンショナルスキャン（アキシャルスキャン）またはシネスキャンまたはヘリカルスキャンの被曝低減を実現する効果がある。
【産業上の利用可能性】
【０３０６】
本実施例においては、各部位の認識、および各部位における撮影条件（プロトコル）の範囲、位置の設定においては、AP方向の外形、RL方向の外形、プロファイル面積、外形円形度、AP方向の領域数、骨格のAP方向の外形、骨格のRL方向の外形、骨格のプロファイル面積、AP方向の骨格率、RL方向の骨格率などを用いているが、幾何学的特徴量としては、これらの一部を用いても、これ以外のものを用いても、同様な効果を出すことができる。
【０３０７】
なお、本実施例における画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ法による3次元画像再構成法でもよい。さらに、他の3次元画像再構成方法でもよい。または2次元画像再構成でも良い。
【０３０８】
また、本実施例では、X線CT装置のX線自動露出機構を用いていない場合について記載しているが、X線CT装置のX線自動露出機構を用いた場合についても同様に効果を出すことができる。
【０３０９】
本実施例は、走査ガントリ20が傾斜していない場合について記載しているが、走査ガントリ20が傾斜した、いわゆるチルト・スキャンの場合でも同様な効果を出すことができる。
【０３１０】
本実施例は、生体信号にX線データ収集が同期しない場合について記載しているが、生体信号、特に、心拍信号に同期させても同様な効果を出すことができる。
また、本実施例では、多列X線検出器または、フラットパネルX線検出器に代表されるマトリクス構造の2次元X線エリア検出器を持ったX線CT装置について書かれているが、1列のX線検出器のX線CT装置においても同様の効果を出せる。
【０３１１】
なお、本実施例においては、撮影テーブル10のクレードル12をz方向に動かすことにより、スカウトスキャンを実現している。しかし、走査ガントリ20または走査ガントリ20内の回転部15を撮影テーブル10のクレードル12に対して動かすことによっても、相対的に同様な効果を得ることができる。
【０３１２】
また、本実施例では、各列ごとに係数の異なった列方向（z方向）フィルタの係数を各チャネルの前処理された、またはビームハードニング補正されたX線投影データの列方向に重畳することにより、画質のばらつきを調整することによって、各列において均一なスライス厚とし、アーチファクトを抑制し、ノイズ低減された画質を実現している。これには、様々なz方向フィルタ係数が考えられるが、いずれにおいても同様の効果を出すことができる。
【０３１３】
本実施例では、医用X線CT装置を元について記載されているが、産業用X線CT装置、または、他の装置と組合わせたX線CT−PET装置，X線CT−SPECT装置などにおいても利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０３１４】
【図１】本発明の一実施形態にかかるX線CT装置を示すブロック図である。
【図２】X線発生装置（X線管）および多列X線検出器をxy平面で見た説明図である。
【図３】X線発生装置（X線管）および多列X線検出器をyz平面で見た説明図である。
【図４】被検体撮影の流れを示すフロー図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るX線CT装置の画像再構成の概略動作を示すフロー図である。
【図６】前処理の詳細を示すフロー図である。
【図７】3次元画像再構成処理の詳細を示すフロー図である。
【図８】画像再構成領域上のラインをX線透過方向へ投影する状態を示す概念図である。
【図９】X線検出器面に投影したラインを示す概念図である。
【図１０】投影データDr（view，x，y）を画像再構成領域上に投影した状態を示す概念図である。
【図１１】画像再構成領域上の各画素の逆投影画素データD2を示す概念図である。
【図１２】逆投影画素データD2を画素対応に全ビュー加算して逆投影データD3を得る状態を示す説明図である。
【図１３】円形の画像再構成領域上のラインをX線透過方向へ投影する状態を示す概念図である。
【図１４】X線CT装置の撮影条件入力画面を示す図である。
【図１５】ボリュームレンダリング3次元画像表示方法・MPR画像表示方法・3次元MIP画像表示方法の例を示す図である。
【図１６】本実施例の処理の流れのフロー図である。
【図１７】スカウト像からの各部位の判定例1のフロー図である。
【図１８】スカウト像からの各部位の判定例2のフロー図である。
【図１９】（a）肺野部のAP方向（y軸方向，0度方向）のスカウト像を示す図である。（b）肺野部のRL方向（x軸方向，90度方向）のスカウト像を示す図である。
【図２０】肺野部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図２１】スカウト像による撮影部位の撮影条件設定、撮影の処理の流れのフロー図である。
【図２２】スカウト像による撮影部位の撮影条件設定、撮影の処理の流れのフロー図である。
【図２３】論理フィルタによる画像ノイズ除去処理の流れのフロー図である。
【図２４】スカウト像の濃度周辺分布および2値周辺分布を示す図である。
【図２５】(a)フェレ径を示す図である。(b)円形度を示す図である。(c)濃淡和Dを示す図である。(d)面積率SR＝S／（lx・ly）を示す図である。
【図２６】（a）頸部のAP方向（y軸方向，0度方向）のスカウト像を示す図である。（b）頸部のRL方向（x軸方向，90度方向）のスカウト像を示す図である。
【図２７】頸部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図２８】（a）頭部のAP方向（y軸方向、0度方向）のスカウト像を示す図である。（b）頭部のRL方向（x軸方向、90度方向）のスカウト像を示す図である。
【図２９】頭部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図３０】（a）腹部のAP方向（y軸方向、0度方向）のスカウト像を示す図である。（b）腹部のRL方向（x軸方向、90度方向）のスカウト像を示す図である。
【図３１】腹部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図３２】（a）腰部のAP方向（y軸方向、0度方向）のスカウト像を示す図である。（b）腰部のRL方向（x軸方向、90度方向）のスカウト像を示す図である。
【図３３】腰部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図３４】腰部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図３５】(a)下肢部のAP方向（y軸方向，0度方向）のスカウト像を示す図である。(b)下肢部のRL方向（x軸方向，90度方向）のスカウト像を示す図である。
【図３６】(a)下肢部の大腿骨部分の断層像における2つの領域を示す図である。(b)下肢部の脛骨、腓骨部分の断層像における4つの骨部領域を示す図である。
【図３７】下肢部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図３８】下肢部における各画像特徴量の変化を示す図である。
【図３９】肺野部における2値化処理および領域番号付処理を示す図である。
【図４０】肺野部に設定された撮影条件を示す図である。
【図４１】スカウト像による頸部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図４２】スカウト像による頸部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図４３】各候補の撮影条件表示のユーザインターフェースを示す図である。
【図４４】スカウト像による頭部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図４５】スカウト像による頭部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図４６】スカウト像による腹部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図４７】スカウト像による腹部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図４８】腹部における変化点の平均処理の流れのフロー図である。
【図４９】腹部における変化点の平均処理の流れのフロー図である。
【図５０】スカウト像による腰部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図５１】スカウト像による腰部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図５２】腰部における変化点の平均処理の流れのフロー図である。
【図５３】スカウト像による下肢部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図５４】スカウト像による下肢部の撮影条件設定・撮影の流れのフロー図である。
【図５５】下肢部における変化点の平均処理の流れのフロー図である。
【図５６】各部位のAP方向の領域数Lab（z）を示す図である。
【符号の説明】
【０３１５】
１  操作コンソール
２  入力装置
３  中央処理装置
５  データ収集バッファ
６  モニタ
７  記憶装置
１０  撮影テーブル
１２  クレードル
１５  回転部
２０  走査ガントリ
２１  X線管
２２  X線コントローラ
２３  コリメータ
２４  多列X線検出器または2次元X線エリア検出器
２５  データ収集装置（DAS）
２６  回転部コントローラ
２７  走査ガントリ傾斜コントローラ
２８  ビーム形成X線フィルタ
２９  制御コントローラ
３０  スリップリング
ｄＰ  X線検出器面
Ｐ  画像再構成領域
ＰＰ  投影面
IC  回転中心(ISO)  
CB  X線ビーム
BC  ビーム中心軸
D  回転中心軸上での多列X線検出器幅
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図３９】
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