(57)【要約】【課題】安全かつ利便性を損なわずに被検体を検査することである。【解決手段】実施形態の医用画像診断システムは、被検体を検査するためのワークフローに含まれる複数のステップのそれぞれの遷移を制御する処理回路を持つ。前記処理回路は、前記複数のステップのうち、第１ステップにおける前記被検体の準備状況を表す第１情報を取得し、前記第１ステップから第２ステップへの遷移を許可することを表す第２情報を取得し、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記第１ステップから前記第２ステップへの遷移を制御する。【選択図】図３
2022000094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を検査するためのワークフローに含まれる複数のステップのそれぞれの遷移を制御する処理回路を備え、
前記処理回路は、
前記複数のステップのうち、第１ステップにおける前記被検体の準備状況を表す第１情報を取得し、
前記第１ステップから第２ステップへの遷移を許可することを表す第２情報を取得し、
前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記第１ステップから前記第２ステップへの遷移を制御する、
医用画像診断システム。
【請求項２】
前記被検体が操作可能な入力インタフェースを更に備え、
前記処理回路は、前記第１ステップにおいて前記被検体によって前記入力インタフェースを介して入力された情報を、前記第１情報として取得する、
請求項１に記載の医用画像診断システム。
【請求項３】
前記被検体の状態を検出するセンサを更に備え、
前記処理回路は、前記第１ステップにおいて前記センサによって検出された前記被検体の状態に基づいて前記被検体の準備状況を判定し、前記被検体の準備状況の判定結果を前記第１情報として取得する、
請求項１に記載の医用画像診断システム。
【請求項４】
ネットワークを介して外部の端末装置と通信する通信インタフェースを更に備え、
前記処理回路は、前記第１ステップにおいて前記通信インタフェースによって前記外部の端末装置から受信された情報を、前記第２情報として取得する、
請求項１に記載の医用画像診断システム。
【請求項５】
前記被検体の状態を検出するセンサを更に備え、
前記処理回路は、前記第１ステップにおいて前記センサによって検出された前記被検体の状態に基づいて、前記第１ステップから前記第２ステップへの遷移を許可するか否かを判定し、前記遷移の許可の判定結果を前記第２情報として取得する、
請求項２または４に記載の医用画像診断システム。
【請求項６】
前記被検体が操作可能な入力インタフェースと、
前記被検体の状態を検出するセンサと、を更に備え、
前記処理回路は、前記第１ステップにおいて前記被検体により前記入力インタフェースを介して所定の指示が入力された場合、又は前記第１ステップにおいて前記センサにより前記被検体が所定の状態であることが検出された場合、前記第１ステップの制御を停止する、
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の医用画像診断システム。
【請求項７】
処理回路が
被検体を検査するためのワークフローに含まれる複数のステップのそれぞれの遷移を制御し、
前記複数のステップのうち、第１ステップにおける前記被検体の準備状況を表す第１情報を取得し、
前記第１ステップから第２ステップへの遷移を許可することを表す第２情報を取得し、
前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記第１ステップから前記第２ステップへの遷移を制御する、
医用画像診断方法。
【請求項８】
被検体をスキャンする医用画像撮像装置の架台と有線又は無線によって接続され、検査中に前記被検体が操作可能な入力装置。
【請求項９】
医用画像撮像装置によるスキャンに適した姿勢又は動作をとるように被検体を誘導するための画像を表示する表示装置。
【請求項１０】
前記医用画像撮像装置の寝台に設けられたロボットアームと、
前記ロボットアームに設けられたディスプレイと、
前記被検体の姿勢に応じて前記ロボットアームを制御する処理回路と、を備える、
請求項９に記載の表示装置。
【請求項１１】
映像を投影するプロジェクタと、
前記医用画像撮像装置の寝台の位置に応じて、前記プロジェクタによって投影される映像の位置を、前記医用画像撮像装置が設置された部屋の天井、又は前記医用画像撮像装置の架台の内側のいずれかに制御する処理回路と、を備える、
請求項９に記載の表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像診断システム、医用画像診断方法、入力装置、及び表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療業界として医師不足や技師不足が深刻な問題となっている。一方、人工知能が登場したり、５Ｇや６Ｇといった新たな無線通信システムによりデータの伝送速度や伝送量が向上したりしており、自動診断や遠隔診断などの需要が高まっている。今後、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置の価格と被ばく量が低下すれば、検診などに使われやすくなることが期待される。検診用途では、造影剤や特殊なスキャン技術が不要のため、検査に係る手技が容易である。しかしながら、そのような用途であっても、地方や開発途上国などでは、医師や技師が不足していることにより、頻繁には検査ができない、という課題がある。この課題は、Ｘ線ＣＴ装置に限られず、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置や、超音波画像診断装置、核医学診断装置といったその他の医用画像撮像装置（医用画像診断装置ともいう）にも共通するところである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１６−５３０４８３号公報
【特許文献２】特表２００５−５２７２４５号公報
【特許文献３】特表２０１２−５２８４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題は、安全かつ利便性を損なわずに被検体を検査することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の医用画像システムは、被検体を検査するためのワークフローに含まれる複数のステップのそれぞれの遷移を制御する処理回路を持つ。前記処理回路は、前記複数のステップのうち、第１ステップにおける前記被検体の準備状況を表す第１情報を取得し、前記第１ステップから第２ステップへの遷移を許可することを表す第２情報を取得し、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記第１ステップから前記第２ステップへの遷移を制御する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態における医用画像診断システム１の構成例を表す図。
【図２】実施形態における端末装置１０の構成例を表す図。
【図３】実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の構成例を表す図。
【図４】実施形態における架台装置１１０の斜視図。
【図５】実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の一連の処理の流れの一例を表すフローチャート。
【図６】実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の一連の処理の流れの一例を表すフローチャート。
【図７】患者Ｐ２の姿勢に合わせてディスプレイ１４２を移動させる様子を模式的に表す図。
【図８】患者Ｐ２の姿勢に合わせてディスプレイ１４２を移動させる様子を模式的に表す図。
【図９】実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の緊急停止時の一連の処理の流れを表すフローチャート。
【図１０】実施形態におけるプロジェクタ１９０の一例を表す図。
【図１１】焦点位置の調整方法を説明するための図。
【図１２】実施形態における端末装置１０のその他の構成例を表す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら、実施形態の医用画像診断システム、医用画像診断方法、入力装置、及び表示装置について説明する。
【０００８】
［医用画像診断システムの構成］
図１は、実施形態における医用画像診断システム１の構成例を表す図である。医用画像診断システム１は、例えば、端末装置１０と、医用画像撮像装置１００と、カメラ２００とを備える。端末装置１０、医用画像撮像装置１００、及びカメラ２００は、通信ネットワークＮＷを介して通信可能に接続される。
【０００９】
通信ネットワークＮＷは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味する。通信ネットワークＮＷは、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）等の無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワーク等を含む。
【００１０】
端末装置１０は、医療関係者Ｐ１によって利用されるパーソナルコンピュータやタブレット端末、携帯電話などの端末装置である。医療関係者Ｐ１は、例えば、医師、或いは技師や看護師といった医療従事者である。例えば、医療関係者Ｐ１は端末装置１０を利用して、遠隔で医用画像撮像装置１００を操作したり、被検体（被験者）である患者Ｐ２に指示したりする。
【００１１】
医用画像撮像装置１００は、患者Ｐ２をスキャンすることで医用画像を生成し、その医用画像に基づき患者Ｐ２を診断する装置である。医用画像撮像装置１００は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置であってよく、そのほかに、ＭＲＩ装置や、超音波画像診断装置、核医学診断装置などであってもよい。以下、一例として、医用画像撮像装置１００がＸ線ＣＴ装置であるものとして説明する。
【００１２】
カメラ２００は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００が設置されたＣＴ室の天井や壁などに取り付けられる。カメラ２００は、例えば、ＣＴ室に入室した患者Ｐ２を撮像し、そのＣＴ室内の画像を通信ネットワークＮＷを介して端末装置１０に送信したり、或いはＸ線ＣＴ装置１００に送信したりする。カメラ２００の画像は、静止画像であってもよいし、動画像であってもよい。カメラ２００は、撮像した画像を、直接的に端末装置１０に送信してもよいし、Ｘ線ＣＴ装置１００を中継して間接的に端末装置１０に送信してもよい。カメラ２００は、「センサ」の一例である。
【００１３】
［端末装置の構成］
図２は、実施形態における端末装置１０の構成例を表す図である。端末装置１０は、例えば、通信インタフェース１１と、入力インタフェース１２と、ディスプレイ１３と、メモリ１４と、処理回路２０とを備える。
【００１４】
通信インタフェース１１は、通信ネットワークＮＷを介してＸ線ＣＴ装置１００やカメラ２００等の外部装置と通信する。通信インタフェース１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等を含む。
【００１５】
入力インタフェース１２は、操作者（例えば医療関係者Ｐ１）からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路２０に出力する。例えば、入力インタフェース１２は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等を含む。入力インタフェース１２は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインタフェースであってもよい。入力インタフェース１２がタッチパネルである場合、入力インタフェース１２は、ディスプレイ１３の表示機能を兼ね備えるものであってもよい。
【００１６】
なお、本明細書において入力インタフェース１２はマウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１２の例に含まれる。
【００１７】
ディスプレイ１３は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１３は、処理回路２０によって生成された画像や、医療関係者Ｐ１からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えば、ディスプレイ１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等である。
【００１８】
メモリ１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクによって実現される。これらの非一過性の記憶媒体は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部ストレージサーバ装置といった通信ネットワークＮＷを介して接続される他の記憶装置によって実現されてもよい。また、メモリ１４には、ＲＯＭ（Read Only Memory）やレジスタ等の非一過性の記憶媒体が含まれてもよい。
【００１９】
処理回路２０は、例えば、取得機能２１と、表示制御機能２２と、送信制御機能２３とを備える。処理回路２０は、例えば、ハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がメモリ１４（記憶回路）に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。
【００２０】
ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit; ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device; ＳＰＬＤ）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device; ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array; ＦＰＧＡ））等の回路（circuitry）を意味する。メモリ１４にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。上記のプログラムは、予めメモリ１４に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的記憶媒体に格納されており、非一時的記憶媒体が端末装置１０のドライブ装置（不図示）に装着されることで非一時的記憶媒体からメモリ１４にインストールされてもよい。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。
【００２１】
取得機能２１は、通信インタフェース１１を介してカメラ２００からＣＴ室の画像を取得したり、通信インタフェース１１を介してＸ線ＣＴ装置１００から制御情報やバイタル情報を取得したりする。制御情報は、患者Ｐ２をスキャンするようにＸ線ＣＴ装置１００を制御するための各種情報である。バイタル情報は、例えば、心拍数、脈拍数、血圧、呼吸数、体温といったバイタルサインに関する数値情報である。また、取得機能２１は、通信インタフェース１１を介して、Ｘ線ＣＴ装置１００によってＸ線撮影（スキャン）されることによって得られた医用画像（以下、ＣＴ画像と称する）をＸ線ＣＴ装置１００から取得してもよい。ＣＴ画像は、１枚の断層画像であってもよいし、複数枚の断層画像であってもよい。また、ＣＴ画像は、複数の時相の画像であってもよいし、キャプチャ画像であってもよい。
【００２２】
表示制御機能２２は、取得機能２１によって取得されたＣＴ室の画像、制御情報、バイタル情報、ＣＴ画像などをディスプレイ１３に表示させる。
【００２３】
送信制御機能２３は、入力インタフェース１２に入力された情報を通信インタフェース１１を介してＸ線ＣＴ装置１００に送信する。
【００２４】
［Ｘ線ＣＴ装置の構成］
図３は、実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の構成例を表す図である。Ｘ線ＣＴ装置１００は、例えば、架台装置１１０と、寝台装置１３０と、コンソール装置１４０とを備える。図３では、説明の都合上、架台装置１１０をＺ軸方向から見た図とＸ軸方向から見た図の双方を掲載しているが、実際には、架台装置１１０は一つである。実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１１７の回転軸または寝台装置１３０の天板１３３の長手方向をＺ軸方向とし、Ｚ軸方向に直交し、かつ床面に対して水平である軸をＸ軸方向とし、Ｚ軸方向に直交し、かつ床面に対して垂直である方向をＹ軸方向とそれぞれ定義する。
【００２５】
架台装置１１０は、例えば、Ｘ線管１１１と、ウェッジ１１２と、コリメータ１１３と、Ｘ線高電圧装置１１４と、Ｘ線検出器１１５と、データ収集システム（以下、ＤＡＳ：Data Acquisition System）１１６と、回転フレーム１１７と、制御装置１１８とを有する。
【００２６】
Ｘ線管１１１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの高電圧の印加により、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子を照射することでＸ線を発生させる。Ｘ線管１１１は、真空管を含む。例えば、Ｘ線管１１１は、回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管である。
【００２７】
ウェッジ１１２は、Ｘ線管１１１から患者Ｐ２に照射されるＸ線量を調節するためのフィルタである。ウェッジ１１２は、Ｘ線管１１１から患者Ｐ２に照射されるＸ線量の分布が予め定められた分布になるように、自身を透過するＸ線を減衰させる。ウェッジ１１２は、ウェッジフィルタ（wedge filter）、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。ウェッジ１１２は、例えば、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したものである。
【００２８】
コリメータ１１３は、ウェッジ１１２を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための機構である。コリメータ１１３は、例えば、複数の鉛板の組み合わせによってスリットを形成することで、Ｘ線の照射範囲を絞り込む。コリメータ１１３は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。
【００２９】
Ｘ線高電圧装置１１４は、例えば、高電圧発生装置と、Ｘ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器（トランス）および整流器などを含む電気回路を有し、Ｘ線管１１１に印加する高電圧を発生させる。Ｘ線制御装置は、Ｘ線管１１１に発生させるべきＸ線量に応じて高電圧発生装置の出力電圧を制御する。高電圧発生装置は、上述した変圧器によって昇圧を行うものであってもよいし、インバータによって昇圧を行うものであってもよい。Ｘ線高電圧装置１１４は、回転フレーム１１７に設けられてもよいし、架台装置１１０の固定フレーム（不図示）の側に設けられてもよい。
【００３０】
Ｘ線検出器１１５は、Ｘ線管１１１が発生させ、患者Ｐ２を通過して入射したＸ線の強度を検出する。Ｘ線検出器１１５は、検出したＸ線の強度に応じた電気信号（光信号などでもよい）をＤＡＳ１１６に出力する。Ｘ線検出器１１５は、例えば、複数のＸ線検出素子列を有する。複数のＸ線検出素子列のそれぞれは、Ｘ線管１１１の焦点を中心とした円弧に沿ってチャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたものである。複数のＸ線検出素子列は、スライス方向（列方向、ｒｏｗ方向）に配列される。
【００３１】
Ｘ線検出器１１５は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有する。それぞれのシンチレータは、シンチレータ結晶を有する。シンチレータ結晶は、入射するＸ線の強度に応じた光量の光を発する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線が入射する面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドは、コリメータ（一次元コリメータまたは二次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、例えば、光電子増倍管（フォトマルチプライヤー：ＰＭＴ）等の光センサを有する。光センサアレイは、シンチレータにより発せられる光の光量に応じた電気信号を出力する。Ｘ線検出器１１５は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であってもかまわない。
【００３２】
ＤＡＳ１１６は、例えば、増幅器と、積分器と、Ａ／Ｄ変換器とを有する。増幅器は、Ｘ線検出器１１５の各Ｘ線検出素子により出力される電気信号に対して増幅処理を行う。積分器は、増幅処理が行われた電気信号をビュー期間（後述）に亘って積分する。Ａ／Ｄ変換器は、積分結果を示す電気信号をデジタル信号に変換する。ＤＡＳ１１６は、デジタル信号に基づく検出データをコンソール装置１４０に出力する。検出データは、生成元のＸ線検出素子のチャンネル番号、列番号、及び収集されたビューを示すビュー番号により識別されたＸ線強度のデジタル値である。ビュー番号は、回転フレーム１１７の回転に応じて変化する番号であり、例えば、回転フレーム１１７の回転に応じてインクリメントされる番号である。従って、ビュー番号は、Ｘ線管１１１の回転角度を示す情報である。ビュー期間とは、あるビュー番号に対応する回転角度から、次のビュー番号に対応する回転角度に到達するまでの間に収まる期間である。ＤＡＳ１１６は、ビューの切り替わりを、制御装置１１８から入力されるタイミング信号によって検知してもよいし、内部のタイマーによって検知してもよいし、図示しないセンサから取得される信号によって検知してもよい。フルスキャンを行う場合においてＸ線管１１１によりＸ線が連続曝射されている場合、ＤＡＳ１１６は、全周囲分（３６０度分）の検出データ群を収集する。ハーフスキャンを行う場合においてＸ線管１１１によりＸ線が連続曝射されている場合、ＤＡＳ１１６は、半周囲分（１８０度分）の検出データを収集する。
【００３３】
回転フレーム１１７は、Ｘ線管１１１、ウェッジ１１２、およびコリメータ１１３と、Ｘ線検出器１１５とを対向保持した状態で回転させる円環状の回転部材である。回転フレーム１１７は、固定フレームによって、内部に導入された患者Ｐ２を中心として回転自在に支持される。回転フレーム１１７は、更にＤＡＳ１１６を支持する。ＤＡＳ１１６が出力する検出データは、回転フレーム１１７に設けられた発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する送信機から、光通信によって、架台装置１１０の非回転部分（例えば固定フレーム）に設けられたフォトダイオードを有する受信機に送信され、受信機によってコンソール装置１４０に転送される。なお、回転フレーム１１７から非回転部分への検出データの送信方法として、前述の光通信を用いた方法に限らず、非接触型の任意の送信方法を採用してよい。回転フレーム１１７は、Ｘ線管１１１などを支持して回転させることができるものであれば、円環状の部材に限らず、アームのような部材であってもよい。
【００３４】
制御装置１１８は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサを有する処理回路と、モータやアクチュエータなどを含む駆動機構とを有する。制御装置１１８は、コンソール装置１４０または架台装置１１０に取り付けられた入力インタフェース１４３からの入力信号を受け付けて、架台装置１１０および寝台装置１３０の動作を制御する。
【００３５】
制御装置１１８は、例えば、回転フレーム１１７を回転させたり、架台装置１１０をチルトさせたり、寝台装置１３０の天板１３３を移動させたりする。架台装置１１０をチルトさせる場合、制御装置１１８は、入力インタフェース１４３に入力された傾斜角度（チルト角度）に基づいて、Ｚ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１１７を回転させる。制御装置１１８は、図示しないセンサの出力等によって回転フレーム１１７の回転角度を把握している。また、制御装置１１８は、回転フレーム１１７の回転角度を随時、処理回路１５０に提供する。制御装置１１８は、架台装置１１０に設けられてもよいし、コンソール装置１４０に設けられてもよい。
【００３６】
制御装置１１８は、架台装置１１０を移動レールに沿って自走させ、本スキャン撮影を行ったり、本スキャン撮影の実行前に行う位置決め撮影であるスキャノ撮影を行う。
【００３７】
寝台装置１３０は、スキャン対象の患者Ｐ２を載置して、架台装置１１０の回転フレーム１１７の内部に導入する装置である。寝台装置１３０は、例えば、基台１３１と、寝台駆動装置１３２と、天板１３３と、支持フレーム１３４とを有する。基台１３１は、支持フレーム１３４を鉛直方向（Ｙ軸方向）に移動可能に支持する筐体を含む。寝台駆動装置１３２は、モータやアクチュエータを含む。寝台駆動装置１３２は、患者Ｐ２が載置された天板１３３を、支持フレーム１３４に沿って、天板１３３の長手方向（Ｚ軸方向）に移動させる。天板１３３は、患者Ｐ２が載置される板状の部材である。
【００３８】
コンソール装置１４０は、例えば、メモリ１４１と、ディスプレイ１４２と、入力インタフェース１４３と、通信インタフェース１４４と、スピーカ１４５と、処理回路１５０とを有する。本実施形態では、コンソール装置１４０は架台装置１１０とは別体として説明するが、架台装置１１０にコンソール装置１４０の各構成要素の一部または全部が含まれてもよい。
【００３９】
メモリ１４１は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ１４１は、例えば、検出データや投影データ、再構成画像、ＣＴ画像等を記憶する。これらのデータは、メモリ１４１ではなく（或いはメモリ１４１に加えて）、Ｘ線ＣＴ装置１００が通信可能な外部メモリに記憶されてもよい。外部メモリは、例えば、外部メモリを管理するクラウドサーバが読み書きの要求を受け付けることで、クラウドサーバによって制御されるものである。また、メモリ１４１は、スキャンワークフローを記憶する。スキャンワークフローとは、Ｘ線ＣＴ装置１００を制御するための一連のステップ（処理手順）が決められたパターン情報である。スキャンワークフローは、プログラム、プログラムコンポーネント、アルゴリズム、或いはシーケンスなどと読み替えられてもよい。
【００４０】
ディスプレイ１４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４２は、処理回路１５０によって生成されたＣＴ画像や、操作者（例えば患者Ｐ２）による各種操作を受け付けるＧＵＩ画像等を表示する。ディスプレイ１４２は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ、有機ＥＬディスプレイ等である。ディスプレイ１４２は、架台装置１１０に設けられてもよい。ディスプレイ１４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置１４０の本体部と無線通信可能な表示装置（例えばタブレット端末）であってもよい。
【００４１】
入力インタフェース１４３は、操作者（例えば患者Ｐ２）による各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作の内容を示す電気信号を処理回路１５０に出力する。例えば、入力インタフェース１４３は、検出データまたは投影データ（後述）を収集する際の収集条件、ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件などの入力操作を受け付ける。例えば、入力インタフェース１４３は、マウスやキーボード、タッチパネル、ドラッグボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、フットペダル、カメラ、赤外線センサ、マイク等により実現される。入力インタフェース１４３は、架台装置１１０に設けられてもよい。また、入力インタフェース１４３は、コンソール装置１４０の本体部と無線通信可能な表示装置（例えばタブレット端末）により実現されてもよい。なお、本明細書において入力インタフェース１４３はマウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１４３の例に含まれる。
【００４２】
通信インタフェース１４４は、例えば、ＮＩＣや無線通信モジュールなどを含む。通信インタフェース１４４は、通信ネットワークＮＷを介して、端末装置１０やカメラ２００等の外部装置と通信する。
【００４３】
スピーカ１４５は、操作者（例えば患者Ｐ２）が音声を聴くことが可能な位置に配置される。スピーカ１４５は、処理回路１５０により出力される情報に基づいて音声を出力する。
【００４４】
処理回路１５０は、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体の動作を制御する。処理回路１５０は、例えば、システム制御機能１５１、前処理機能１５２、再構成処理機能１５３、画像処理機能１５４、ワークフロー制御機能１５５などを実行する。処理回路１５０は、例えば、ハードウェアプロセッサがメモリ１４１に記憶されたスキャンワークフローなどの各種プログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。
【００４５】
ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、特定用途向け集積回路、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイスまたは複合プログラマブル論理デバイスや、フィールドプログラマブルゲートアレイ）などの回路（circuitry）を意味する。メモリ１４１にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。
【００４６】
コンソール装置１４０または処理回路１５０が有する各構成要素は、分散化されて複数のハードウェアにより実現されてもよい。処理回路１５０は、コンソール装置１４０が有する構成ではなく、コンソール装置１４０と通信可能な処理装置によって実現されてもよい。処理装置は、例えば、一つのＸ線ＣＴ装置と接続されたワークステーション、あるいは複数のＸ線ＣＴ装置に接続され、処理回路１５０と同等の処理を一括して実行する装置（例えばクラウドサーバ）である。
【００４７】
システム制御機能１５１は、入力インタフェース１４３が受け付けた入力操作に基づいて、処理回路１５０の各種機能を制御する。
【００４８】
前処理機能１５２は、ＤＡＳ１１６により出力された検出データに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を行って、投影データを生成し、生成した投影データをメモリ１４１に記憶させる。
【００４９】
再構成処理機能１５３は、前処理機能１５２によって生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等による再構成処理を行って、ＣＴ画像を生成し、生成したＣＴ画像をメモリ１４１に記憶させる。
【００５０】
画像処理機能１５４は、入力インタフェース１４３が受け付けた入力操作に基づいて、ＣＴ画像を公知の方法により、三次元画像や任意断面の断面像データに変換する。三次元画像への変換は、前処理機能１５２によって行われてもよい。
【００５１】
ワークフロー制御機能１５５は、メモリ１４１に格納されたスキャンワークフローに従って、Ｘ線高電圧装置１１４、ＤＡＳ１１６、制御装置１１８、及び寝台駆動装置１３２を制御することで、架台装置１１０における検出データの収集処理を制御する。また、ワークフロー制御機能１５５は、メモリ１４１に格納されたスキャンワークフローに従って、スキャノ画像を収集するための撮影や、診断に用いるＣＴ画像を収集するための撮影を行う際の各機能の動作をそれぞれ制御する。
【００５２】
また、ワークフロー制御機能１５５は、メモリ１４１に格納されたスキャンワークフローに従って、ディスプレイ１４２、入力インタフェース１４３、通信インタフェース１４４、及びスピーカ１４５を制御することで、寝台装置１３０の天板１３３に乗るように患者Ｐ２を誘導したり、スキャン部位に適した姿勢や動作（例えば両手を挙げて息を止めるなど）を取るように患者Ｐ２を誘導したり、寝台装置１３０の天板１３３から降りるように患者Ｐ２を誘導したり、スキャンの前、スキャンの際中、或いはスキャンの後といったタイミングで患者Ｐ２と意思確認を行ったりする。つまり、ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１が傍にいなくても患者Ｐ２がＸ線ＣＴ装置１００を使用して自らをスキャンできるように、スキャンワークフローに従って、患者Ｐ２と対話しながらＣＴスキャンのための各種処理を行う（インタラクティブに処理を行う）。
【００５３】
図４は、実施形態における架台装置１１０の斜視図である。図示の例のように、架台装置１１０の筐体には、略円筒形状の開口１６０が形成されている。開口１６０には、患者Ｐ２が載置された状態の寝台装置１３０の天板１３３が挿入される。架台装置１１０の筐体内部には、上述したＸ線管１１１、ウェッジ１１２、コリメータ１１３、Ｘ線高電圧装置１１４、Ｘ線検出器１１５、ＤＡＳ１１６、回転フレーム１１７、制御装置１１８等が内蔵される。
【００５４】
架台装置１１０の筐体には、例えば、ケーブルを介して入力インタフェース１４３が取り付けられる。入力インタフェース１４３は、架台装置１１０の制御装置１１８やコンソール装置１４０の処理回路１５０と有線によって接続され、データを送受信する。架台装置１１０と入力インタフェース１４３とを繋ぐケーブルは、寝台装置１３０の天板１３３に患者Ｐ２が寝ながら操作可能な程度の長さに適切に決められてよい。入力インタフェース１４３は、ケーブルのような有線の代わりに、無線によって架台装置１１０の制御装置１１８やコンソール装置１４０の処理回路１５０と接続されてもよい。この場合、入力インタフェース１４３は、患者Ｐ２の手首などに装着可能なウェアラブルデバイスであってもよい。
【００５５】
入力インタフェース１４３には、スキャンワークフローの次のステップに進むことを患者Ｐ２が承諾するための第１ボタン１４３ａ（図中の「ＯＫボタン」）と、スキャンワークフローの次のステップに進むことを患者Ｐ２が承諾せず、現在のステップの処理を停止させるための第２ボタン１４３ｂ（図中の「ＳＴＯＰボタン」）とが設けられる。第１ボタン１４３ａ及び第２ボタン１４３ｂは、物理的な（或いは有形（tangible）な）ボタンであってもよいし、仮想的な（或いは非有形（non-tangible）な）ボタンであってもよい。例えば、入力インタフェース１４３がタッチパネルである場合、第１ボタン１４３ａ及び第２ボタン１４３ｂは、仮想的なボタンであってよい。
【００５６】
なお、入力インタフェース１４３がウェアラブルデバイスである場合、第１ボタン１４３ａ及び第２ボタン１４３ｂは必ずしも設けられていなくてもよい。例えば、ウェアラブルデバイスである入力インタフェース１４３が患者Ｐ２の手首に装着された場合、入力インタフェース１４３は、手のひらを開いたり、手を握ってこぶしをつくったりするような患者Ｐ２の手の動きに応じて、患者Ｐ２が次のステップに進むことを承諾したのか、或いは承諾せず、現在のステップの処理を停止することを要求したのか、ということを認識してよい。つまり、入力インタフェース１４３は、患者Ｐ２のジェスチャーに応じて、入力操作を認識してよい。
【００５７】
寝台装置１３０の天板１３３には、例えば、ロボットアーム１４２ａを介してディスプレイ１４２が取り付けられる。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、図示しないアクチュエータを駆動することでロボットアーム１４２ａを動かし、ディスプレイ１４２の画面を患者Ｐ２の視線の先に移動させる。これによって、患者Ｐ２に各種画像を視認させる。
【００５８】
また、例えば、ワークフロー制御機能１５５は、ディスプレイ１４２が取り付けられたロボットアーム１４２ａを制御する代わりに、架台装置１１０の開口１６０の壁面１６０ａやＣＴ室の天井などに画像を映し出すことが可能なプロジェクタ１９０を制御してもよい。
【００５９】
［Ｘ線ＣＴ装置の全体フロー］
以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置１００の処理の一例を以下に説明する。図５及び図６は、実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の一連の処理の流れの一例を表すフローチャートである。
【００６０】
まず、ワークフロー制御機能１５５は、ＣＴ室に患者Ｐ２が入室したか否かを判定する（ステップＳ１００）。
【００６１】
例えば、ワークフロー制御機能１５５は、通信インタフェース１４４を介してカメラ２００からＣＴ室内の画像（静止画像又は動画像）を取得し、その取得した画像に基づいて、ＣＴ室に患者Ｐ２が入室したか否かを判定してよい。また、例えば、ＣＴ室には、自動又は半自動で開閉する電動式の扉が設けられ、その電動式の扉に開閉を検知するセンサが設けられている場合がある。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、通信インタフェース１４４を介してセンサから扉の開閉に関する電気的信号を取得し、その取得した信号に基づいて、ＣＴ室に患者Ｐ２が入室したか否かを判定してもよい。
【００６２】
ワークフロー制御機能１５５は、ＣＴ室に患者Ｐ２が入室したと判定すると、そのＣＴ室の扉を閉めるように患者Ｐ２を誘導する（ステップＳ１０２）。
【００６３】
例えば、ワークフロー制御機能１５５は、ＣＴ室の扉を閉めるように促す文字や画像をディスプレイ１４２に表示させたり、ＣＴ室の扉を閉めるように促す音声をスピーカ１４５に出力させたりする。これによって、ＣＴ室から放射線が漏洩するのを抑制し、ＣＴ室の漏洩線量を低下させることができる。
【００６４】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２が扉を閉めたことを申告したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【００６５】
例えば、扉を閉め終わったら入力インタフェース１４３の第１ボタン１４３ａを操作するように患者Ｐ２を誘導し、その結果として、入力インタフェース１４３の第１ボタン１４３ａが患者Ｐ２によって操作されたとする。この場合、入力インタフェース１４３は、第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号を処理回路１５０へと出力する。第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号は、「第１情報」の一例である。
【００６６】
ワークフロー制御機能１５５は、入力インタフェース１４３から第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号が取得できない場合、患者Ｐ２が扉を閉めたことを申告していないと判定する。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１０２の処理に戻り、継続してＣＴ室の扉を閉めるように患者Ｐ２を誘導する。
【００６７】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、入力インタフェース１４３から第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号を取得した場合、患者Ｐ２が扉を閉めたことを申告したと判定する。そして、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２が扉を閉めたことが遠隔地の医療関係者Ｐ１によって確認されたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【００６８】
上述したように、カメラ２００の画像は端末装置１０に送信され、その端末装置１０のディスプレイ１３にはＣＴ室の画像が表示される。例えば、医療関係者Ｐ１が、ディスプレイ１３に表示されたＣＴ室の画像を見て患者Ｐ２が扉を閉めていることを確認できた場合、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して扉が閉められているという確認結果を入力する。言い換えれば、医療関係者Ｐ１が、患者Ｐ２が扉を閉めていることを確認できた場合、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を許可する情報を入力する。これを受けて、端末装置１０の送信制御機能２３は、通信インタフェース１１を介して、扉が閉められているという確認結果（次のステップへの遷移許可）を表す情報をＸ線ＣＴ装置１００に送信する。ワークフロー制御機能１５５は、通信インタフェース１４４が端末装置１０から上記の確認結果を表す情報を受信した場合、患者Ｐ２が扉を閉めたことが遠隔地の医療関係者Ｐ１によって確認されたと判定する。
【００６９】
また、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１０６の処理として、人工知能（ＡＩ）を用いて患者Ｐ２が扉を閉めたか否かを判定してもよい。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、扉の開閉を判定するために予め学習された機械学習のモデル（以下、開閉判定モデル）ＭＤＬ１に対して、カメラ２００の画像（すなわちＣＴ室内の画像）を入力することで、患者Ｐ２が扉を閉めたか否かを判定する。
【００７０】
開閉判定モデルＭＤＬ１は、例えば、ＣＮＮ（Convolutional neural network）等のニューラルネットワークによって実装されたモデルである。開閉判定モデルＭＤＬ１は、ＣＴ室内の画像に対して、ＣＴ室の扉の開閉状態を表す正解の情報がラベル（ターゲットともいう）として対応付けられた教師データに基づいて教師あり学習されたモデルである。この正解の情報は、例えば、扉が開けられていることを表す確率α１と、扉が閉められていることを表す確率α２とをそれぞれ要素とする二次元ベクトルであってよい。教師データは、ＣＴ室内の画像を入力データとし、ＣＴ室の扉の開閉状態を表す正解の情報を出力データとしたときに、それら入力データと出力データとを組み合わせたデータセットと読み替えてもよい。このような教師データを用いて開閉判定モデルＭＤＬ１を学習することで、その開閉判定モデルＭＤＬ１は、ＣＴ室内の画像が入力されると、そのＣＴ室の扉が開けられているのか、或いは閉められているのかを表す情報を出力するようになる。
【００７１】
例えば、ワークフロー制御機能１５５は、カメラ２００の画像を入力した開閉判定モデルＭＤＬ１が、扉が開けられていることを表す確率α１よりも、扉が閉められていることを表す確率α２の方が高いベクトルを出力した場合（α２＞α１）、患者Ｐ２が扉を閉めたと判定し、扉が閉められていることを表す確率α２よりも、扉が開けられていることを表す確率α１の方が高いベクトルを出力した場合（α１＞α２）、患者Ｐ２が扉を閉めていないと判定してよい。
【００７２】
なお、開閉判定モデルＭＤＬ１を学習するための教師データは、ＣＴ室内の画像に対して、ＣＴ室の扉の開閉状態を表す正解の情報と、Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報との双方がラベルとして対応付けられたデータセットであってもよい。Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報は、上述したように、患者Ｐ２をスキャンするようにＸ線ＣＴ装置１００を制御するための各種情報である。具体的には、制御情報には、架台装置１１０における回転フレーム１１７の位置や、ＤＡＳ１１６による検出データの取得状況、寝台装置１３０における天板１３３の位置、ＣＴ画像の再構成状況などが含まれる。Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報に代えて、或いは加えて、学習対象の患者のバイタル情報がラベルとして画像に対応付けられていてもよい。
【００７３】
この場合、ワークフロー制御機能１５５は、開閉判定モデルＭＤＬ１に対して、カメラ２００の画像に加えて更に、現在のＸ線ＣＴ装置１００の制御情報や現在の患者Ｐ２のバイタル情報を入力することで、患者Ｐ２が扉を閉めたか否かを判定する。現在の患者Ｐ２のバイタル情報は、例えば、心電図やパルスオキシメーター、血圧計、体温計といった図示しないバイタル計測機器から取得されてよい。心電図やパルスオキシメーター、血圧計、体温計といったバイタル計測機器は、「センサ」の他の例である。
【００７４】
ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の確認結果及び／又は開閉判定モデルＭＤＬ１の出力結果に基づいて患者Ｐ２が扉を閉めていないと判定した場合、Ｓ１０２の処理に戻り、継続してＣＴ室の扉を閉めるように患者Ｐ２を誘導する。医療関係者Ｐ１の確認結果を表す情報、又は開閉判定モデルＭＤＬ１の出力結果を表す情報は、「第２情報」の一例である。
【００７５】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の確認結果及び／又は開閉判定モデルＭＤＬ１の出力結果に基づいて患者Ｐ２が扉を閉めたと判定した場合、スキャンワークフローの次のステップとして、寝台装置１３０の天板１３３に寝るように（横たわるように）患者Ｐ２を誘導する（ステップＳ１０８）。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、ディスプレイ１４２やスピーカ１４５を用いて、寝台装置１３０の天板１３３に寝るように患者Ｐ２を誘導してよい。
【００７６】
このように、ワークフロー制御機能１５５は、ステップＳ１０２において、（ｉ）患者Ｐ２がＣＴ室の扉を閉めたと自己申告すること、及び（ｉｉ）医療関係者Ｐ１が遠隔でＣＴ室の扉が閉まっていることを確認する、又は人工知能を用いてＣＴ室の扉が閉まっていると判定すること、の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップＳ１０８への遷移を許可し、そのステップＳ１０８の処理を実行する。
【００７７】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことを申告したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。
【００７８】
例えば、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝た後に入力インタフェース１４３の第１ボタン１４３ａを操作するように患者Ｐ２を誘導し、その結果として、入力インタフェース１４３の第１ボタン１４３ａが患者Ｐ２によって操作されたとする。この場合、入力インタフェース１４３は、第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号を処理回路１５０へと出力する。
【００７９】
ワークフロー制御機能１５５は、入力インタフェース１４３から第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号が取得できない場合、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことを申告していないと判定する。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１０８の処理に戻り、継続して寝台装置１３０に寝るように患者Ｐ２を誘導する。
【００８０】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、入力インタフェース１４３から第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号を取得した場合、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことを申告したと判定する。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことが遠隔地の医療関係者Ｐ１によって確認されたか否かを判定する（ステップＳ１１２）。
【００８１】
例えば、医療関係者Ｐ１が、ディスプレイ１３に表示されたＣＴ室の画像を見て患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことを確認できた場合、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝ているという確認結果を入力する。言い換えれば、医療関係者Ｐ１が、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことを確認できた場合、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を許可する情報を入力する。これを受けて、端末装置１０の送信制御機能２３は、通信インタフェース１１を介して、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝ているという確認結果（次のステップへの遷移許可）を表す情報をＸ線ＣＴ装置１００に送信する。ワークフロー制御機能１５５は、通信インタフェース１４４が端末装置１０から上記の確認結果を表す情報を受信した場合、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことが遠隔地の医療関係者Ｐ１によって確認されたと判定する。
【００８２】
また、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１１２の処理として、人工知能を用いて患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たか否かを判定してもよい。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、寝台装置１３０に対する患者Ｐ２の横たわりの有無を判定するために予め学習された機械学習のモデル（以下、横たわり判定モデル）ＭＤＬ２に対して、カメラ２００の画像（すなわちＣＴ室内の画像）を入力することで、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たか否かを判定する。
【００８３】
横たわり判定モデルＭＤＬ２は、例えば、開閉判定モデルＭＤＬ１と同様に、ＣＮＮ等のニューラルネットワークによって実装されたモデルであってよい。横たわり判定モデルＭＤＬ２は、ＣＴ室内の画像に対して、寝台装置１３０に学習対象の患者が寝ているのか、或いはそうでないのかを表す正解の情報がラベルとして対応付けられた教師データに基づいて教師あり学習されたモデルである。この正解の情報は、例えば、寝台装置１３０に学習対象の患者が寝ていることを表す確率α３と、寝台装置１３０に学習対象の患者が寝ていないことを表す確率α４とをそれぞれ要素とする二次元ベクトルであってよい。教師データは、ＣＴ室内の画像を入力データとし、寝台装置１３０に学習対象の患者が寝ているのか、或いはそうでないのかを表す正解の情報を出力データとしたときに、それら入力データと出力データとを組み合わせたデータセットと読み替えてもよい。このような教師データを用いて横たわり判定モデルＭＤＬ２学習することで、その横たわり判定モデルＭＤＬ２は、ＣＴ室内の画像が入力されると、そのＣＴ室に設けられた寝台装置１３０に患者が寝ているのか、或いは寝ていないのかを表す情報を出力するようになる。
【００８４】
例えば、ワークフロー制御機能１５５は、横たわり判定モデルＭＤＬ２が確率α３よりも確率α４の方が高いベクトルを出力した場合（α４＞α３）、寝台装置１３０に患者Ｐ２が寝ていないと判定し、確率α４よりも確率α３の方が高いベクトルを出力した場合（α３＞α４）、寝台装置１３０に患者Ｐ２が寝ていると判定してよい。
【００８５】
なお、横たわり判定モデルＭＤＬ２を学習するための教師データは、ＣＴ室内の画像に対して、寝台装置１３０に学習対象の患者が寝ているのか、或いはそうでないのかを表す正解の情報と、Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報との双方がラベルとして対応付けられたデータセットであってもよい。Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報に代えて、或いは加えて、学習対象の患者のバイタル情報がラベルとして画像に対応付けられていてもよい。
【００８６】
この場合、ワークフロー制御機能１５５は、横たわり判定モデルＭＤＬ２に対して、カメラ２００の画像に加えて更に、現在のＸ線ＣＴ装置１００の制御情報や現在の患者Ｐ２のバイタル情報を入力することで、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たか否かを判定する。
【００８７】
ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の確認結果及び／又は横たわり判定モデルＭＤＬ２の出力結果に基づいて寝台装置１３０に患者Ｐ２が寝ていないと判定した場合、Ｓ１０８の処理に戻り、継続して寝台装置１３０に寝るように患者Ｐ２を誘導する。横たわり判定モデルＭＤＬ２の出力結果を表す情報は、「第２情報」の他の例である。
【００８８】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の確認結果及び／又は横たわり判定モデルＭＤＬ２の出力結果に基づいて患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たと判定した場合、スキャンワークフローの次のステップとして、寝台装置１３０の天板１３３を回転フレーム１１７内（開口１６０内）に移動させる（ステップＳ１１４）。
【００８９】
このように、ワークフロー制御機能１５５は、ステップＳ１０８において、（ｉ）患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たと自己申告すること、及び（ｉｉ）医療関係者Ｐ１が遠隔で患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たことを確認する、又は人工知能を用いて患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝たと判定すること、の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップＳ１１４への遷移を許可し、そのステップＳ１１４の処理を実行する。
【００９０】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、架台装置１１０内で患者Ｐ２がとるべき姿勢や動作（一時的に息を止めるなどの動作）と、スキャン部位をディスプレイ１４２やスピーカ１４５を用いて通知する（ステップＳ１１６）。
【００９１】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２の姿勢に合わせてディスプレイ１４２を移動させる（ステップＳ１１８）。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２の姿勢に応じてロボットアーム１４２ａを動かすことで、ディスプレイ１４２の画面を患者Ｐ２の視線の先に移動させる。
【００９２】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、ディスプレイ１４２やスピーカ１４５を用いて、患者Ｐ２自身がＳ１１６の処理で要求された姿勢や動作をとりスキャンの準備が整ったら入力インタフェース１４３を操作するように患者Ｐ２を誘導する（ステップＳ１２０）。
【００９３】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２がスキャンの準備が整ったと自己申告したか否かを判定する（ステップＳ１２２）。例えば、第１ボタン１４３ａが患者Ｐ２によって操作された場合、入力インタフェース１４３は、第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号を処理回路１５０へと出力する。
【００９４】
ワークフロー制御機能１５５は、入力インタフェース１４３から第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号が取得できない場合、スキャンの準備が整ったことを患者Ｐ２が申告していないと判定する。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１２０の処理に戻り、スキャンの準備が整ったら入力インタフェース１４３を操作するように継続して患者Ｐ２を誘導する。
【００９５】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、入力インタフェース１４３から第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号を取得した場合、スキャンの準備が整ったことを患者Ｐ２が申告したと判定する。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったことが遠隔地の医療関係者Ｐ１によって確認されたか否かを判定する（ステップＳ１２４）。
【００９６】
例えば、医療関係者Ｐ１が、ディスプレイ１３に表示されたＣＴ室の画像や患者Ｐ２のバイタル情報を見て、患者Ｐ２がＳ１１６の処理で要求された姿勢や動作をとっていることが確認できたとする。この場合、医療関係者Ｐ１は、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して、患者Ｐ２のスキャンの準備が整っているという確認結果を入力する。言い換えれば、医療関係者Ｐ１が、患者Ｐ２がＳ１１６の処理で要求された姿勢や動作をとっていることが確認できた場合、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を許可する情報を入力する。これを受けて、端末装置１０の送信制御機能２３は、通信インタフェース１１を介して、患者Ｐ２のスキャンの準備が整っているという確認結果（次のステップへの遷移許可）を表す情報をＸ線ＣＴ装置１００に送信する。ワークフロー制御機能１５５は、通信インタフェース１４４が端末装置１０から上記の確認結果を表す情報を受信した場合、患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったことが遠隔地の医療関係者Ｐ１によって確認されたと判定する。
【００９７】
また、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１２４の処理として、人工知能を用いて患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったか否かを判定してもよい。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２の姿勢を判定するために予め学習された機械学習のモデル（以下、姿勢判定モデル）ＭＤＬ３に対して、カメラ２００の画像（すなわちＣＴ室内の画像）を入力することで患者Ｐ２の姿勢を判定し、その判定した患者Ｐ２の姿勢とＳ１１６の処理で要求された姿勢とが同じか否かに応じて、患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったか否かを判定する。
【００９８】
姿勢判定モデルＭＤＬ３は、例えば、開閉判定モデルＭＤＬ１や横たわり判定モデルＭＤＬ２と同様に、ＣＮＮ等のニューラルネットワークによって実装されたモデルであってよい。姿勢判定モデルＭＤＬ３は、学習対象の患者が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像に対して、その学習対象の患者の姿勢を表す正解の情報がラベルとして対応付けられた教師データに基づいて教師あり学習されたモデルである。この正解の情報は、例えば、患者が取り得る複数の姿勢のそれぞれを表す確率が要素として含まれる多次元ベクトルであってよい。具体的には、患者が取り得る姿勢が、仰向け、うつ伏せ、横向きの三種類であった場合、正解の情報は、仰向けを表す確率と、うつ伏せを表す確率と、横向きを表す確率とを要素とした三次元ベクトルとなる。教師データは、学習対象の患者が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像を入力データとし、学習対象の患者の姿勢を表す正解の情報を出力データとしたときに、それら入力データと出力データとを組み合わせたデータセットと読み替えてもよい。このような教師データを用いて姿勢判定モデルＭＤＬ３学習することで、その姿勢判定モデルＭＤＬ３は、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像が入力されると、その患者Ｐ２の姿勢を表す情報を出力するようになる。
【００９９】
例えば、ワークフロー制御機能１５５は、姿勢判定モデルＭＤＬ３が仰向けを表す確率が最も高いベクトルを出力した場合、寝台装置１３０に寝ている患者Ｐ２が仰向けの姿勢をとっていると判定する。そして、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１１６の処理で要求された姿勢が仰向けの姿勢であり、更に、患者Ｐ２のバイタル情報から患者Ｐ２がＳ１１６の処理で要求された動作を行っていると判定できた場合、患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったと判定し、そうでない場合、患者Ｐ２のスキャンの準備が整っていないと判定する。
【０１００】
なお、姿勢判定モデルＭＤＬ３を学習するための教師データは、学習対象の患者が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像に対して、学習対象の患者の姿勢を表す正解の情報と、Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報との双方がラベルとして対応付けられたデータセットであってもよい。Ｘ線ＣＴ装置１００の制御情報に代えて、或いは加えて、バイタル情報がラベルとして画像に対応付けられていてもよい。
【０１０１】
この場合、ワークフロー制御機能１５５は、姿勢判定モデルＭＤＬ３に対して、カメラ２００の画像に加えて更に、現在のＸ線ＣＴ装置１００の制御情報や現在の患者Ｐ２のバイタル情報を入力することで、患者Ｐ２の姿勢や動作を判定する。
【０１０２】
ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の確認結果及び／又は姿勢判定モデルＭＤＬ３の出力結果に基づいて患者Ｐ２のスキャンの準備が整っていないと判定した場合、Ｓ１１６の処理に戻り、とるべき姿勢や動作、スキャン部位などを通知しながら、スキャンの準備が整ったら入力インタフェース１４３を操作するように患者Ｐ２を誘導する。姿勢判定モデルＭＤＬ３の出力結果は、「第２情報」の他の例である。
【０１０３】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の確認結果及び／又は姿勢判定モデルＭＤＬ３の出力結果に基づいて患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったと判定した場合、スキャンワークフローの次のステップとして、スキャンを実行することを許可する（ステップＳ１２６）。
【０１０４】
このように、ワークフロー制御機能１５５は、ステップＳ１２０において、（ｉ）患者Ｐ２がスキャンの準備が整ったと自己申告すること、及び（ｉｉ）医療関係者Ｐ１が遠隔で患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったことを確認する、又は人工知能を用いて患者Ｐ２のスキャンの準備が整ったと判定すること、の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップＳ１２６への遷移を許可し、そのステップＳ１２６の処理を実行する。
【０１０５】
制御装置１１８、前処理機能１５２、再構成処理機能１５３、及び画像処理機能１５４は、ワークフロー制御機能１５５によってスキャンを実行することが許可されると、スキャンのための各種処理を行う。具体的には、制御装置１１８は、回転フレーム１１７を回転させたり、架台装置１１０をチルトさせたりしながら、本スキャン撮影又はスキャノ撮影を行う。前処理機能１５２は、本スキャン撮影又はスキャノ撮影によってＤＡＳ１１６が検出データを取得すると、その検出データに対して前処理を行い、投影データを生成する。再構成処理機能１５３は、前処理機能１５２によって生成された投影データに対して再構成処理を行い、ＣＴ画像を生成する。画像処理機能１５４は、再構成処理機能１５３によって生成されたＣＴ画像を三次元画像や断面像データに変換する。そして、処理回路１５０のいずれかの機能は、ＣＴ画像の三次元画像や断面像データを通信インタフェース１４４を介して端末装置１０に送信したり、ディスプレイ１４２に表示させたりする。
【０１０６】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、スキャンワークフローに基づいて、スキャンを継続するか否かを判定する（ステップＳ１２８）。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１２６の処理でスキャノ撮影を行った場合、次に本スキャン撮影を行うことから、スキャンを継続すると判定する。また、Ｓ１２６の処理で本スキャン撮影を行った場合であっても、同一の部位を何度も撮影したり、複数の部位を撮影したりする場合がある。そのため、ワークフロー制御機能１５５は、予め計画されたスキャンワークフローに従って本スキャン撮影として何度も患者Ｐ２を撮影する場合には、スキャンを継続すると判定してよい。
【０１０７】
ワークフロー制御機能１５５は、スキャンを継続すると判定した場合、Ｓ１１６の処理に戻り、次のスキャンで患者Ｐ２がとるべき姿勢や動作、スキャン部位を新たに通知し、更に患者の姿勢に合わせてディスプレイ１４２を移動させる。
【０１０８】
一方、ワークフロー制御機能１５５は、スキャンを継続しないと判定した場合、寝台装置１３０の天板１３３を回転フレーム１１７外（開口１６０外）へと移動させる（ステップＳ１３０）。これによって本フローチャートの処理が終了する。
【０１０９】
図７及び図８は、患者Ｐ２の姿勢に合わせてディスプレイ１４２を移動させる様子を模式的に表す図である。図７のように、例えば、患者Ｐ２が横向きの姿勢で天板１３３に横になっている際に、次のスキャン部位が「胸部」であった場合、ワークフロー制御機能１５５は、次のスキャン部位が「胸部」であり、その「胸部」をスキャンするために患者Ｐ２がとるべき姿勢が「仰向け」であることをディスプレイ１４２に表示させる。この際、ワークフロー制御機能１５５は、図８のように、「横向き」から「仰向け」へと患者Ｐ２の姿勢が移り変わっていくのに合わせてロボットアーム１４２ａを動かし、「仰向け」の姿勢をとる患者Ｐ２の視線の先（顔の前）にディスプレイ１４２の画面を移動させる。
【０１１０】
ディスプレイ１４２に表示された指示に従って患者Ｐ２が「仰向け」となり、スキャンが実行された後に、更に「腹部」のスキャンが予定されていたとする。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、次のスキャンで患者Ｐ２がとるべき姿勢が「うつ伏せ」であり、その姿勢でスキャンされる部位が「腹部」である、ということをディスプレイ１４２に表示させる。このように、患者Ｐ２は、自身が次にとるべき姿勢と、次にスキャンされる部位を理解しながら、天板１３３の上で姿勢を次々に変えることができる。
【０１１１】
［Ｘ線ＣＴ装置の緊急停止フロー］
以下、実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００を緊急停止させるための一連のフローチャートについて説明する。図９は、実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１００の緊急停止時の一連の処理の流れを表すフローチャートである。
【０１１２】
まず、ワークフロー制御機能１５５は、Ｘ線ＣＴ装置１００を緊急停止させるために患者Ｐ２が入力インタフェース１４３の第２ボタン１４３ｂを操作したか否かを判定する（ステップＳ２００）。第２ボタン１４３ｂの操作は、「所定の指示」の一例である。
【０１１３】
押し間違いなどの誤操作を抑制するため、例えば、ワークフロー制御機能１５５は、第２ボタン１４３ｂが所定回数以上操作された場合に、患者Ｐ２が緊急停止目的で第２ボタン１４３ｂを操作したと判定してもよいし、第２ボタン１４３ｂが所定時間以上継続して操作され続けた場合に、患者Ｐ２が緊急停止目的で第２ボタン１４３ｂを操作したと判定してもよい。また、ワークフロー制御機能１５５は、第２ボタン１４３ｂとともに第１ボタン１４３ａが同時に操作された場合に、患者Ｐ２が緊急停止目的で第２ボタン１４３ｂを操作したと判定してもよい。
【０１１４】
ワークフロー制御機能１５５は、患者Ｐ２が緊急停止目的で入力インタフェース１４３の第２ボタン１４３ｂを操作していない場合、更に、遠隔地の医療関係者Ｐ１によってＸ線ＣＴ装置１００の緊急停止が必要であると判断されたか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
【０１１５】
例えば、医療関係者Ｐ１が、ディスプレイ１３に表示されたＣＴ室の画像を見て、患者Ｐ２に嘔吐やけいれんといった副作用の症状が現れており、緊急停止が必要であると判断できたとする。この場合、医療関係者Ｐ１は、端末装置１０の入力インタフェース１２に対して、緊急停止が必要であるという判断結果を入力する。これを受けて、端末装置１０の送信制御機能２３は、通信インタフェース１１を介して、緊急停止が必要であるという判断結果を表す情報をＸ線ＣＴ装置１００に送信する。ワークフロー制御機能１５５は、通信インタフェース１４４が端末装置１０から上記の判断結果を表す情報を受信した場合、遠隔地の医療関係者Ｐ１によってＸ線ＣＴ装置１００の緊急停止が必要であると判断されたと判定する。副作用の症状は、「所定の状態」の一例である。
【０１１６】
また、ワークフロー制御機能１５５は、Ｓ２０２の処理として、人工知能を用いてＸ線ＣＴ装置１００の緊急停止が必要か否かを判定してもよい。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、Ｘ線ＣＴ装置１００の緊急停止の必要性を判定するために予め学習された機械学習のモデル（以下、緊急停止判定モデル）ＭＤＬ４に対して、カメラ２００の画像（すなわちＣＴ室内の画像）を入力することで、Ｘ線ＣＴ装置１００の緊急停止が必要か否かを判定する。
【０１１７】
緊急停止判定モデルＭＤＬ４は、例えば、開閉判定モデルＭＤＬ１や横たわり判定モデルＭＤＬ２、姿勢判定モデルＭＤＬ３と同様に、ＣＮＮ等のニューラルネットワークによって実装されたモデルであってよい。緊急停止判定モデルＭＤＬ４は、学習対象の患者が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像に対して、その学習対象の患者の症状（特にＣＴ検査の副作用に関する症状）を表す正解の情報がラベルとして対応付けられた教師データに基づいて教師あり学習されたモデルである。この正解の情報は、例えば、患者が取り得る複数の症状（正常という状態も含まれてよい）のそれぞれを表す確率が要素として含まれる多次元ベクトルであってよい。教師データは、学習対象の患者が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像を入力データとし、学習対象の患者の症状を表す正解の情報を出力データとしたときに、それら入力データと出力データとを組み合わせたデータセットと読み替えてもよい。このような教師データを用いて緊急停止判定モデルＭＤＬ４学習することで、その緊急停止判定モデルＭＤＬ４は、患者Ｐ２が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像が入力されると、その患者Ｐ２の症状を表す情報を出力するようになる。
【０１１８】
なお、緊急停止判定モデルＭＤＬ４を学習するための教師データは、学習対象の患者が寝台装置１３０に寝ているＣＴ室内の画像に対して、学習対象の患者の症状を表す正解の情報と、学習対象の患者のバイタル情報との双方がラベルとして対応付けられたデータセットであってもよい。
【０１１９】
この場合、ワークフロー制御機能１５５は、緊急停止判定モデルＭＤＬ４に対して、カメラ２００の画像に加えて更に、現在の患者Ｐ２のバイタル情報を入力することで、患者Ｐ２の症状を判定する。
【０１２０】
ワークフロー制御機能１５５は、医療関係者Ｐ１の判断結果及び／又は緊急停止判定モデルＭＤＬ４の出力結果に基づいてＸ線ＣＴ装置１００の緊急停止が必要であると判定した場合、スキャンワークフローの現在のステップの制御（処理）を停止する（ステップＳ２０４）。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、ステップＳ１２６のスキャンの実行処理中に、Ｘ線ＣＴ装置１００の緊急停止が必要であると判定した場合、スキャンの実行を中止する。
【０１２１】
このように、ワークフロー制御機能１５５は、（ｉ）患者Ｐ２が入力インタフェース１４３の第２ボタン１４３ｂを操作して緊急停止を要求すること、又は（ｉｉ）医療関係者Ｐ１が遠隔で緊急停止が必要と判断する、或いは人工知能を用いて緊急停止が必要と判定すること、の少なくともいずれか一方の条件を満たす場合に、スキャンワークフローの現在のステップの制御を停止する。
【０１２２】
次に、ワークフロー制御機能１５５は、寝台装置１３０の天板１３３が回転フレーム１１７内（開口１６０内）に存在するか否かを判定し（ステップＳ２０６）、天板１３３が回転フレーム１１７内であれば、天板１３３を回転フレーム１１７外（開口１６０外）へと移動させる（ステップＳ２０８）。これによって本フローチャートの処理が終了する。
【０１２３】
以上説明した実施形態によれば、医用画像診断システム１のＸ線ＣＴ装置１００（医用画像撮像装置の一例）は、被検体である患者Ｐ２をスキャンするためのスキャンワークフローに含まれる複数のステップのそれぞれの遷移を制御する処理回路１５０を備える。処理回路１５０は、スキャンワークフローに含まれる複数のステップのうち、ある対象ステップにおいて、患者Ｐ２が自身の準備状況を申告するために入力インタフェース１４３の第１ボタン１４３ａを操作した場合、その第１ボタン１４３ａが操作されたことを表す信号（第１情報の一例）を入力インタフェース１４３から取得する。更に、処理回路１５０は、対象ステップにおいて、医療関係者Ｐ１が端末装置１０を用いて遠隔で患者Ｐ２の準備状況を確認できた場合、その医療関係者Ｐ１の確認結果（第２情報の一例）を端末装置１０から取得したり、人工知能によって患者Ｐ２の準備状況が判定された場合、その人工知能による判定結果（第２情報の他の例）を取得したりする。そして、処理回路１５０は、（ｉ）患者Ｐ２が検査の準備が整ったと自己申告すること、及び（ｉｉ）遠隔地の医療関係者Ｐ１が患者Ｐ２の準備が整ったことを確認すること（或いは人工知能によって患者Ｐ２の準備が整ったと判定されること）、の双方の条件を満たすか否かを判定し、（ｉ）及び（ｉｉ）の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を制御する。これによって、医師や技師といった医療関係者Ｐ１がＸ線ＣＴ装置１００の傍にいなくとも、安全かつ利便性を損なわずに患者Ｐ２を検査することができる。
【０１２４】
（実施形態の変形例）
以下、実施形態の変形例について説明する。上述した実施形態では、ワークフロー制御機能１５５が、ロボットアーム１４２ａを動かすことで、ディスプレイ１４２の画面を患者Ｐ２の視線の先に移動させるものとして説明したがこれに限られない。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、ロボットアーム１４２ａを制御する代わりに、プロジェクタ１９０を制御してもよい。
【０１２５】
図１０は、実施形態におけるプロジェクタ１９０の一例を表す図である。例えば、プロジェクタ１９０は、天板１３３などに取り付けられてよい。例えば、ワークフロー制御機能１５５は、架台装置１１０に対する天板１３３の相対位置に応じて、プロジェクタ１９０による画像の焦点位置（投影位置）を、架台装置１１０の開口１６０の壁面１６０ａ、又はＣＴ室の天井のいずれかに調整する。
【０１２６】
図１１は、焦点位置の調整方法を説明するための図である。例えば、回転フレーム１１７（開口１６０）の外側と内側の境界をＺｔｈとし、ＣＴ室の天井の位置をＹ１とし、架台装置１１０の開口１６０の壁面１６０ａの位置をＹ２とする。この場合、ワークフロー制御機能１５５は、天板１３３の位置が境界Ｚｔｈ以下である場合、すなわち、天板１３３が回転フレーム１１７（開口１６０）の外側に存在する場合、プロジェクタ１９０の焦点位置をＹ１に調整する。一方、ワークフロー制御機能１５５は、天板１３３の位置が境界Ｚｔｈを超える場合、すなわち、天板１３３が回転フレーム１１７（開口１６０）の内側に存在する場合、プロジェクタ１９０の焦点位置をＹ２に調整する。これによって、天板１３３に横たわった患者Ｐ２に対して、スキャン時にとるべき姿勢やスキャン部位を適切に知らせることができる。
【０１２７】
また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１００の処理回路１５０がワークフロー制御機能１５５を備えるものとして説明したがこれに限られない。例えば、医療関係者Ｐ１が利用可能な端末装置１０の処理回路２０がワークフロー制御機能１５５を備えていてもよい。
【０１２８】
図１２は、実施形態における端末装置１０のその他の構成例を表す図である。図示のように、端末装置１０の処理回路２０は、上述した取得機能２１、表示制御機能２２、及び送信制御機能２３に加えて、更にＸ線ＣＴ装置１００の処理回路２０が有していたワークフロー制御機能１５５を備える。
【０１２９】
例えば、端末装置１０側のワークフロー制御機能１５５は、Ｓ１０２やＳ１０８、Ｓ１２０といったステップにおいて、（ｉ）患者Ｐ２が検査の準備が整ったと自己申告すること、及び（ｉｉ）遠隔地の医療関係者Ｐ１が患者Ｐ２の準備が整ったことを確認すること（或いは人工知能によって患者Ｐ２の準備が整ったと判定されること）、の双方の条件を満たすか否かを判定し、（ｉ）及び（ｉｉ）の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を制御又は許可してよい。
【０１３０】
また、ワークフロー制御機能１５５は、端末装置１０の処理回路２０の代わりに、架台装置１１０の制御装置１１８が有していてもよい。つまり、架台装置１１０の制御装置１１８は、（ｉ）患者Ｐ２が検査の準備が整ったと自己申告すること、及び（ｉｉ）遠隔地の医療関係者Ｐ１が患者Ｐ２の準備が整ったことを確認すること（或いは人工知能によって患者Ｐ２の準備が整ったと判定されること）、の双方の条件を満たすか否かを判定し、（ｉ）及び（ｉｉ）の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を制御又は許可してもよい。
【０１３１】
また、上述した実施形態では、医療関係者Ｐ１が患者Ｐ２の準備が整ったことを確認することの代わりに、ＣＮＮ等で実装される機械学習モデルが患者Ｐ２の準備が整ったと判定することを、次のステップへと遷移するための条件（ｉｉ）としたがこれに限られない。
【０１３２】
例えば、患者Ｐ２が検査の準備が整ったと自己申告することの代わりに、ＣＮＮ等で実装される機械学習モデルが患者Ｐ２の準備が整ったと判定することを、次のステップへと遷移するための条件（ｉ）としてもよい。つまり、ワークフロー制御機能１５５は、（ｉ）人工知能によって患者Ｐ２の準備が整ったと判定されること、及び（ｉｉ）遠隔地の医療関係者Ｐ１が患者Ｐ２の準備が整ったことを確認すること、の双方の条件を満たすか否かを判定し、（ｉ）及び（ｉｉ）の２つの条件を満たす場合に、スキャンワークフローの次のステップへの遷移を制御又は許可してもよい。このように、必ずしも患者Ｐ２と対話しなくともスキャンワークフローのステップの遷移を制御してもよい。このような変形例における人工知能の判定結果を表す情報は、「第１情報」の他の例である。
【０１３３】
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】
【０１３４】
１…医用画像診断システム、１０…端末装置、１１…通信インタフェース、１２…入力インタフェース、１３…ディスプレイ、１４…メモリ、２０…処理回路、２１…取得機能、２２…表示制御機能、２３…送信制御機能、１００…Ｘ線ＣＴ装置、１１０…架台装置、１３０…寝台装置、１４０…コンソール装置、１４１…メモリ、１４２…ディスプレイ、１４２ａ…ロボットアーム、１４３…入力インタフェース、１４３ａ…第１ボタン、１４３ｂ…第２ボタン、１４４…通信インタフェース、１４５…スピーカ、１５０…処理回路、１５１…システム制御機能、１５２…前処理機能、１５３…再構成処理機能、１５４…画像処理機能、１５５…ワークフロー制御機能、１９０…プロジェクタ
【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】
2022000094.tif 000009
【図８】
2022000094.tif 000010
【図９】
2022000094.tif 000011
【図１０】
2022000094.tif 000012
【図１１】
2022000094.tif 000013
【図１２】
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