(57)【要約】【課題】フォローアップ時の被曝量を低減することができる医用情報処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】実施形態に係る医用情報処理装置は、収集部と、位置合わせ部と、生成部と、解析部とを備える。収集部は、心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る過去画像データと、冠動脈の少なくとも一部を含み、過去画像データの取得よりも後に取得された１時相の新たな画像データとを収集する。位置合わせ部は、収集された複数の過去画像データ間の位置合わせを行い、更に複数の過去画像データのうちいずれかと、新たな画像データとの位置合わせを行う。生成部は、位置合わせ処理の結果に基づいて新たな画像データの形状を反映させることで、新たな画像データとの位置合わせ処理が実行された過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する。解析部は、合成画像データを用いて流体解析を実行し、冠動脈に関する流体パラメータを求める。【選択図】図２
2017217460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る過去画像データと、前記冠動脈の少なくとも一部を含み、前記過去画像データの取得よりも後に取得された１時相の新たな画像データとを収集する収集部と、
収集された複数の前記過去画像データ間の位置合わせを行い、更に複数の前記過去画像データのうちいずれかと、前記新たな画像データとの位置合わせを行う位置合わせ部と、
前記位置合わせ処理の結果に基づいて前記新たな画像データの形状を反映させることで、前記新たな画像データとの位置合わせ処理が実行された過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する生成部と、
前記合成画像データを用いて流体解析を実行し、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める解析部と、
を備える、医用情報処理装置。
【請求項２】
前記新たな画像データは、前記過去画像データにおける冠動脈に対して手技によって冠動脈形状が変形された冠動脈に関する画像データであって、
前記手技によって形状が変形された領域を差分領域として抽出する抽出部をさらに備える、請求項１記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記位置合わせ処理が実行された前記過去画像データと前記新たな画像データとを比較することで差分領域を抽出する抽出部をさらに備え、
前記生成部は、前記新たな画像データのうち前記差分領域の形状を反映させることで、前記新たな画像データとの位置合わせ処理が実行された過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する、請求項１記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記位置合わせ部は、前記複数時相の過去画像データにおいて、前記新たな画像データと位置合わせ処理を実行した過去画像データと当該過去画像データ以外の過去画像データとの位置合わせ処理を実行し、
前記生成部は、前記新たな画像データと前記過去画像データとの位置合わせ処理の結果と、前記過去画像データ間の位置合わせ処理の結果とを用いて、前記新たな画像データと位置合わせ処理を実行した過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する、請求項１記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記差分領域にステントが含まれる場合、前記合成画像データにおける前記差分領域に対応する領域を前記ステントのサイズに合わせて補正する、請求項２又は３記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
前記新たな画像データは、前記過去画像データを変形させることによって生成される、請求項１〜５のいずれか１つに記載の医用情報処理装置。
【請求項７】
心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る過去画像データと、前記冠動脈の少なくとも一部を含み、前記過去画像データの取得よりも後に取得された１時相の新たな画像データとを収集する収集部と、
収集された複数の前記過去画像データ間の位置合わせを行い、更に複数の前記過去画像データのうちいずれかと、前記新たな画像データとの位置合わせを行う位置合わせ部と、
前記位置合わせ処理の結果に基づいて前記新たな画像データの形状を反映させることで、前記新たな画像データとの位置合わせ処理が実行された過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する生成部と、
前記合成画像データを用いて流体解析を実行し、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める解析部と、
を備える、Ｘ線ＣＴ装置。
【請求項８】
心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る過去画像データと、前記冠動脈の少なくとも一部を含み、前記過去画像データの取得よりも後に取得された１時相の新たな画像データとを収集する収集ステップと、
収集された複数の前記過去画像データ間の位置合わせを行い、更に複数の前記過去画像データのうちいずれかと、前記新たな画像データとの位置合わせを行う位置合わせステップと、
前記位置合わせ処理の結果に基づいて前記新たな画像データの形状を反映させることで、前記新たな画像データとの位置合わせ処理が実行された過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する生成ステップと、
前記合成画像データを用いて流体解析を実行し、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める解析ステップと、
をコンピュータに実行させる、医用情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、臓器の虚血性疾患の原因には、大別して血行障害と臓器そのものの機能障害とがあることが知られている。例えば、冠動脈の血行障害の一例である狭窄は、虚血性心疾患に至る重大な病変であるが、そのような虚血性心疾患では、薬物治療を行うべきか、ステント治療を行うべきか等を判断する必要がある。近年では、冠動脈の血行性虚血評価を行う診断として、カテーテルによる冠動脈造影検査（ＣＡＧ：Coronary  Angiography）においてプレッシャーワイヤを用いて心筋血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional  Flow  Reserve）を計測する手法が推奨されつつある。
【０００３】
これに対し、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置、超音波診断装置等の医用画像診断装置によって収集された心臓の医用画像を用いて冠動脈の血行性虚血評価を非侵襲的に行う手法も知られている。近年、このような種々の手法により血行性虚血評価が行われ、評価に応じた治療が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１４２３００号公報
【特許文献２】特開２０１３−１７２７９３号公報
【特許文献３】特開２００９−１９５５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、フォローアップ時の被曝量を低減することができる医用情報処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用情報処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る医用情報処理装置は、収集部と、位置合わせ部と、生成部と、解析部とを備える。収集部は、心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る過去画像データと、前記冠動脈の少なくとも一部を含み、前記過去画像データの取得よりも後に取得された１時相の新たな画像データとを収集する。位置合わせ部は、収集された複数の前記過去画像データ間の位置合わせを行い、更に複数の前記過去画像データのうちいずれかと、前記新たな画像データとの位置合わせを行う。生成部は、前記位置合わせ処理の結果に基づいて前記新たな画像データの形状を反映させることで、前記新たな画像データとの位置合わせ処理が実行された過去画像データ以外の過去画像データの時相に対応する合成画像データを生成する。解析部は、前記合成画像データを用いて流体解析を実行し、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る解析機能による処理の一例を説明するための図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る流体解析に用いられる複数時相を説明するための図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る対象画像の一例を説明するための図である。
【図６Ａ】図６Ａは、第１の実施形態に係る過去画像間の位置合わせ処理の一例を説明するための図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、第１の実施形態に係る位置合わせ機能による位置合わせ処理の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る抽出機能による処理の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る画像生成機能による画像生成処理の一例を説明するための図である。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る画像生成機能による補正処理の一例を説明するための図である。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置による処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、本願に係る医用情報処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用情報処理プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、本願に係る医用情報処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用情報処理プログラムは、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。
【０００９】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、本願が開示する技術を医用情報処理装置に適用した場合の例を説明する。なお、以下、医用情報処理装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。また、以下では、一例として、心臓の血管を解析対象とした場合の例を説明する。
【００１０】
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システムは、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置１００と、画像保管装置２００と、医用情報処理装置３００とを備える。
【００１１】
例えば、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００は、図１に示すように、ネットワーク４００を介して、Ｘ線ＣＴ装置１００と、画像保管装置２００に接続される。なお、医用情報処理システムは、ネットワーク４００を介して、ＭＲＩ装置や超音波診断装置、ＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）装置等の他の医用画像診断装置にさらに接続されてもよい。
【００１２】
Ｘ線ＣＴ装置１００は、被検体のＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を収集する。具体的には、Ｘ線ＣＴ装置１００は、被検体を略中心にＸ線管及びＸ線検出器を旋回移動させ、被検体を透過したＸ線を検出して投影データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１００は、収集された投影データに基づいて、時系列の３次元ＣＴ画像データを生成する。
【００１３】
画像保管装置２００は、各種の医用画像診断装置によって収集された画像データを保管する。例えば、画像保管装置２００は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、画像保管装置２００は、ネットワーク４００を介してＸ線ＣＴ装置１００からＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を取得し、取得したＣＴ画像データを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。
【００１４】
医用情報処理装置３００は、ネットワーク４００を介して各種の医用画像診断装置から画像データを取得し、取得した画像データを処理する。例えば、医用情報処理装置３００は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、医用情報処理装置３００は、ネットワーク４００を介してＸ線ＣＴ装置１００又は画像保管装置２００からＣＴ画像データを取得し、取得したＣＴ画像データに対して各種画像処理を行う。そして、医用情報処理装置３００は、画像処理を行う前又は行った後のＣＴ画像データをディスプレイ等に表示する。
【００１５】
図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００の構成の一例を示す図である。例えば、図２に示すように、医用情報処理装置３００は、Ｉ／Ｆ（インターフェース）回路３１０と、記憶回路３２０と、入力回路３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。
【００１６】
Ｉ／Ｆ回路３１０は、処理回路３５０に接続され、ネットワーク４００を介して接続された各種の医用画像診断装置又は画像保管装置２００との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network  Interface  Controller）等によって実現される。本実施形態では、Ｉ／Ｆ回路３１０は、Ｘ線ＣＴ装置１００又は画像保管装置２００からＣＴ画像データを受信し、受信したＣＴ画像データを処理回路３５０に出力する。
【００１７】
記憶回路３２０は、処理回路３５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路３２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。本実施形態では、記憶回路３２０は、Ｘ線ＣＴ装置１００又は画像保管装置２００から受信したＣＴ画像データを記憶する。
【００１８】
入力回路３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。例えば、入力回路３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。
【００１９】
ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
【００２０】
処理回路３５０は、入力回路３３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用情報処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路３５０は、Ｉ／Ｆ回路３１０から出力されるＣＴ画像データを記憶回路３２０に記憶させる。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０からＣＴ画像データを読み出し、ディスプレイ３４０に表示する。
【００２１】
このような構成のもと、本実施形態に係る医用情報処理装置３００は、フォローアップ時の被曝量を低減することを可能にする。具体的には、医用情報処理装置３００は、血管を含む医用画像（例えば、３次元のＣＴ画像データ等）を用いた流体解析によって血流に関する指標値を算出する際に、過去に収集された医用画像を利用することにより、フォローアップ時の被曝量を低減する。例えば、医用情報処理装置３００は、流体解析に４時相のデータを用いる場合に、フォローアップ時には新たに収集した１時相の医用画像と、過去に収集した３時相の医用画像とを用いて流体解析を実行することで、新たな医用画像の収集を１時相分で済ませ、被曝線量を低減する。
【００２２】
なお、血流に関する指標値としては、例えば、心筋血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional  Flow  Reserve）や、血管内の力学的な指標、血液の流量に関する指標などが挙げられる。ＦＦＲは、血管において心臓から近い近位部における圧力と、心臓から遠い遠位部における圧力との比であり、例えば、「ＦＦＲ＝Ｐｄ（遠位部の圧力）／Ｐａ（近位部の圧力）」で表される。例えば、血管に狭窄（治療対象部位）が生じている場合、狭窄により遠位部の圧力が低下するため、ＦＦＲの値は低下する。流体解析は、このようなＦＦＲの値などを算出することで、治療の要否などの判断に利用される。なお、血管内の力学的な指標としては、例えば、圧力、ベクトル、せん断応力などが挙げられる。また、血液の流量に関する指標としては、流量及び流速などが挙げられる。
【００２３】
以下、第１の実施形態では、冠動脈を対象とした流体解析に際して、４時相のＣＴ画像データを用いる場合を例に挙げて説明する。本実施形態に係る処理回路３５０は、図２に示すように、制御機能３５１と、位置合わせ機能３５２と、抽出機能３５３と、画像生成機能３５４と、解析機能３５５とを実行する。ここで、制御機能３５１は、特許請求の範囲における収集部の一例である。また、位置合わせ機能３５２は、特許請求の範囲における位置合わせ部の一例である。また、抽出機能３５３は、特許請求の範囲における抽出部の一例である。また、画像生成機能３５４は、特許請求の範囲における生成部の一例である。また、解析機能３５５は、特許請求の範囲における解析部の一例である。
【００２４】
ここで、まず、解析機能３５５による流体解析について説明する。解析機能３５５は、ＣＴ画像データに基づいて流体解析を実行する。具体的には、解析機能３５５は、３次元のＣＴ画像データから血管の形状を表す時系列の血管形状データを抽出する。例えば、解析機能３５５は、記憶回路３２０から経時的に収集された複数時相のＣＴ画像データを読み出し、読み出した複数時相のＣＴ画像データに対して画像処理を行うことで、時系列の血管形状データを抽出する。
【００２５】
ここで、解析機能３５５は、ＣＴ画像データに含まれる血管領域に指標値を算出する対象領域を設定する。具体的には、解析機能３５５は、操作者による入力回路３３０を介した指示又は画像処理によって、血管領域に対象領域を設定する。そして、解析機能３５５は、設定した対象領域の血管形状データとして、例えば、血管の芯線（芯線の座標情報）、芯線に垂直な断面での血管及び内腔の断面積、芯線に垂直な断面での円柱方向の、芯線から内壁までの距離及び芯線から外壁までの距離などをＣＴ画像データから抽出する。なお、解析機能３５５は、解析手法に応じて、その他種々の血管形状データを抽出することができる。
【００２６】
さらに、解析機能３５５は、流体解析の解析条件を設定する。具体的には、解析機能３５５は、解析条件として、血液の物性値、反復計算の条件、解析の初期値などを設定する。例えば、解析機能３５５は、血液の物性値として、血液の粘性、密度などを設定する。また、解析機能３５５は、反復計算の条件として、反復計算における最大反復回数、緩和係数、残差の許容値などを設定する。また、解析機能３５５は、解析の初期値として、流量、圧力、流体抵抗、圧力境界の初期値などを設定する。なお、解析機能３５５によって用いられる各種値は、システムに予め組み込んでおいてもよいし、操作者が対話的に定義してもよい。
【００２７】
また、解析機能３５５は、画像データ中の血管における治療対象部位を設定する。具体的には、解析機能３５５は、血管における治療対象部位を、手動又は自動で設定する。例えば、解析機能３５５は、入力回路３３０を介して受け付けられた範囲を治療対象部位として設定する。かかる場合には、入力回路３３０が解析条件を変更する範囲（治療対象部位）を受け付け、解析機能３５５が受け付けられた範囲を治療対象部位として設定する。また、解析機能３５５は、対象領域内の形状に基づいて、治療対象部位を自動で設定する。例えば、解析機能３５５は、対象領域内の形状に基づいて狭窄部分を抽出し、抽出した狭窄部分のうち一定の狭窄度以上となる狭窄部分を治療対象部位として設定する。なお、狭窄部分の抽出は、任意の手法を用いることができる。
【００２８】
そして、解析機能３５５は、血管を含む画像データを用いた流体解析により血管の血流に関する指標値を算出する。具体的には、解析機能３５５は、血管形状データと解析条件とを用いた流体解析を実行し、血管の対象領域における血流に関する指標値を算出する。例えば、解析機能３５５は、血管の内腔や外壁の輪郭、血管の断面積及び芯線などの血管形状データと、血液の物性値、反復計算の条件及び解析の初期値などの設定条件に基づいて、血管の所定の位置ごとに、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標値を算出する。そして、解析機能３５５は、算出した指標値からさらにＦＦＲなどの指標値を算出する。
【００２９】
図３は、第１の実施形態に係る解析機能３５５による処理の一例を説明するための図である。図３に示すように、例えば、解析機能３５５は、大動脈及び冠動脈を含む３次元のＣＴ画像データから、対象領域であるＬＡＤについて、芯線の座標や断面情報を含む血管形状データを抽出する。さらに、解析機能３５５は、抽出されたＬＡＤを対象とする解析の解析条件を設定する。そして、解析機能３５５は、抽出されたＬＡＤの血管形状データ及び設定された条件を用いて流体解析を行うことで、例えば、対象領域ＬＡＤの入口の境界から出口の境界まで、芯線に沿った所定の位置ごとに圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標値を算出する。すなわち、解析機能３５５は、対象領域について、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの分布を算出する。そして、解析機能３５５は、例えば、算出した圧力分布に基づいて、対象領域における各位置のＦＦＲを算出する。
【００３０】
上述したように、解析機能３５５は、経時的に収集された複数時相のＣＴ画像データからそれぞれ血管形状データを抽出し、抽出した複数時相の血管形状データと解析条件とを用いた流体解析を行うことで、血流に関する指標値を算出する。このように、解析機能３５５は、複数時相のＣＴ画像データを用いて流体解析を実行するが、これは流体解析による結果の精度を高めるためである。ここで、精度の高い解析結果を得るためには、複数時相のＣＴ画像データとして、冠動脈の形状の変化（例えば、断面積の変化）をできるだけ含み、かつ、拍動に伴う動きが少ない複数時相のＣＴ画像データを用いることが望ましい。すなわち、時系列の血管形状データが、血液が流入して冠動脈の面積が最大となる時相から血液が流出して面積が最小となる時相までの一連の変化をできるだけ含みつつ、拍動による画像の動き（ぼけ）が少ない時相のＣＴ画像データを用いることが望ましい。
【００３１】
図４は、第１の実施形態に係る流体解析に用いられる複数時相を説明するための図である。図４においては、上段に心拍を示し、中段に心臓の動きを示し、下段に冠動脈の面積を示す。また、図４は、横方向が時間を示し、心拍、心臓の動き及び冠動脈の面積の時間変化を対応付けて示す。例えば、解析機能３５５は、心位相７０％〜９９％の範囲に含まれる心位相のＣＴ画像データを用いて流体解析を実行する。ここで、心位相７０％〜９９％は、図４に示すように、心臓の動きがあまりなく、冠動脈の面積の変化が大きい時相である。心臓は収縮と拡張により動き、図４の中段に示すように、拡張期後半（心位相７０％〜９９％）で動きが安定する。すなわち、解析機能３５５は、この動きが安定した心位相７０％〜９９％に含まれる心位相のＣＴ画像データを用いることにより、拍動に伴う動きが小さいＣＴ画像データを用いることができる。
【００３２】
また、図４の下段に示すように、冠動脈の面積は、心位相７０％付近で最大となり、９９％付近で最小となる。これは、心位相７０％付近で冠動脈に血液が流入し始め、その後、９９％に進むにつれて血液が流出していくためである。解析機能３５５は、この冠動脈の面積の変化をできるだけ含むように心位相７０％〜９９％の範囲内のＣＴ画像データを用いることで、より精度の高い解析結果を算出することができる。
【００３３】
このように、解析機能３５５は、冠動脈を対象とした流体解析に際して複数の心位相に対応するＣＴ画像データを用いる。ここで、解析機能３５５は、術後や検査後のフォローアップに際して、術前や検査時などの過去のＣＴ画像データを利用して、流体解析を実行する。具体的には、解析機能３５５は、術後や検査後のフォローアップ時に収集された１時相のＣＴ画像データと、複数時相の過去のＣＴ画像データを用いて、フォローアップ時の状態を解析するための流体解析を実行する。より具体的には、以下で説明する位置合わせ機能３５２、抽出機能３５３及び画像生成機能３５４が、フォローアップ時の状態を模擬した複数の心位相のＣＴ画像データを生成し、解析機能３５５は、生成されたＣＴ画像データと、フォローアップ時に収集された１時相のＣＴ画像データとを用いて流体解析を実行する。以下、これらの詳細について説明する。
【００３４】
図２に戻って、制御機能３５１は、医用情報処理装置３００の全体制御を実行する。また、制御機能３５１は、ＣＴ画像データの収集を制御する。具体的には、制御機能３５１は、心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る過去画像データと、前記冠動脈の少なくとも一部を含み、前記過去画像データの取得よりも後に取得された１時相の新たな画像データとを、Ｘ線ＣＴ装置１００や画像保管装置２００から収集するように制御する。
【００３５】
位置合わせ機能３５２は、過去に経時的に収集された複数心位相のＣＴ画像データ間の位置合わせ処理と、過去の複数心位相のＣＴ画像データのうち１つの心位相のＣＴ画像データと新たな１つの心位相の画像データとの位置合わせ処理を実行する。より具体的には、位置合わせ機能３５２は、複数時相の過去のＣＴ画像データにおいて、新たなＣＴ画像データと位置合わせ処理を実行した過去のＣＴ画像データと当該過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データとの位置合わせ処理を実行する。
【００３６】
図５は、第１の実施形態に係る対象画像の一例を説明するための図である。例えば、図５に示すように、過去（例えば、術前や検査時など）の流体解析において、「７０％」、「８０％」、「９０％」及び「９９％」のＣＴ画像データ（以下、過去画像とも記載する）が用いられ、現在（術後や検査後など）、心位相「７４％」のＣＴ画像データ（以下、現在画像とも記載する）が収集された場合、位置合わせ機能３５２は、過去画像間での位置合わせ処理を実行する。ここで、位置合わせ機能３５２は、現在画像と位置合わせ処理を実行する過去画像データと、その他の過去画像データとの位置合わせ処理を実行する。
【００３７】
図６Ａは、第１の実施形態に係る過去画像間の位置合わせ処理の一例を説明するための図である。例えば、位置合わせ機能３５２は、新たに収集された現在画像の心位相が「７４％」であることから、過去画像において最も近い心位相である「７０％」の過去画像と現在画像との位置合わせ処理を実行する。この場合、位置合わせ機能３５２は、図６Ａに示すように、心位相「７０％」の過去画像と、その他の過去画像との位置合わせ処理を実行する。すなわち、位置合わせ機能３５２は、「７０％」の過去画像と「８０％」の過去画像との位置合わせ処理、「７０％」の過去画像と「９０％」の過去画像との位置合わせ処理、「７０％」の過去画像と「９９％」の過去画像との位置合わせ処理をそれぞれ実行する。
【００３８】
例えば、位置合わせ機能３５２は、位置合わせ処理を行うＣＴ画像データからそれぞれ冠動脈の対応点を抽出し、抽出した対応点を一致させるために変形させる非剛体の位置合わせ処理を実行する。図６Ｂは、第１の実施形態に係る位置合わせ機能３５２による位置合わせ処理の一例を説明するための図である。図６Ｂにおいては、「７０％」の過去画像と「８０％」の過去画像との位置合わせ処理を示す。例えば、位置合わせ機能３５２は、図６Ｂに示すように、「７０％」の過去画像と「８０％」の過去画像とからそれぞれ対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」を抽出する。
【００３９】
そして、位置合わせ機能３５２は、抽出した各対応点を一致させるための座標変換情報を算出する。例えば、位置合わせ機能３５２は、図６Ｂに示すように、「７０％」の過去画像における対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」を、「８０％」の過去画像における対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」にそれぞれ一致させるための３次元座標系における座標変換情報をそれぞれ算出する。
【００４０】
同様に、位置合わせ機能３５２は、「７０％」の過去画像と「９０％」の過去画像との位置合わせ処理、及び、「７０％」の過去画像と「９９％」の過去画像との位置合わせ処理を実行することで、座標変換情報をそれぞれ算出する。
【００４１】
さらに、位置合わせ機能３５２は、過去画像と現在画像との位置合わせ処理を実行する。例えば、位置合わせ機能３５２は、新たに収集された現在画像の心位相「７４％」のＣＴ画像データと、過去画像において最も近い心位相である「７０％」のＣＴ画像データとの位置合わせ処理を実行する。なお、過去画像と現在画像との位置合わせ処理についても、位置合わせ機能３５２は、上述した非剛体の位置合わせ処理と同様の処理を実行する。
【００４２】
抽出機能３５３は、位置合わせ処理が実行された過去のＣＴ画像データと新たに収集されたＣＴ画像データとを比較することで差分領域を抽出する。すなわち、抽出機能３５３は、位置合わせ処理が実行された過去と現在のＣＴ画像データの差分を抽出することで、過去から現在にかけて変化した領域（例えば、治療領域など）を抽出する。図７は、第１の実施形態に係る抽出機能３５３による処理の一例を説明するための図である。図７においては、心位相「７０％」の過去のＣＴ画像データと、心位相「７４％」の現在のＣＴ画像データとから対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」が抽出され、非剛体の位置合わせ処理が実行された後の、抽出機能３５３による処理を示す。例えば、抽出機能３５３は、図７に示すように、位置合わせ処理が実行されたＣＴ画像データ間の差分を抽出することで、治療によって留置されたステント領域を抽出する。
【００４３】
画像生成機能３５４は、位置合わせ処理の結果に基づいて、新たなＣＴ画像データとの位置合わせ処理が実行された過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データの時相に対応する合成画像データを生成する。具体的には、画像生成機能３５４は、新たなＣＴ画像データと過去のＣＴ画像データとの位置合わせ処理の結果と、過去のＣＴ画像データ間の位置合わせ処理の結果とを用いて、新たなＣＴ画像データと位置合わせ処理を実行した過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データの時相に対応する合成画像データを生成する。
【００４４】
例えば、画像生成機能３５４は、心位相「７０％」の過去画像と心位相「８０％」の過去画像との位置合わせ処理の結果と、心位相「７０％」の過去画像と心位相「７４％」の現在画像との位置合わせ処理の結果とを用いて、心位相「８０％」の現在画像を生成する。また、画像生成機能３５４は、心位相「７０％」の過去画像と心位相「９０％」の過去画像との位置合わせ処理の結果と、心位相「７０％」の過去画像と心位相「７４％」の現在画像との位置合わせ処理の結果とを用いて、心位相「９０％」の現在画像を生成する。また、画像生成機能３５４は、心位相「７０％」の過去画像と心位相「９９％」の過去画像との位置合わせ処理の結果と、心位相「７０％」の過去画像と心位相「７４％」の現在画像との位置合わせ処理の結果とを用いて、心位相「９９％」の現在画像を生成する。
【００４５】
図８は、第１の実施形態に係る画像生成機能３５４による画像生成処理の一例を説明するための図である。図８においては、心位相「７０％」の過去画像と心位相「８０％」の過去画像との位置合わせ処理の結果と、心位相「７０％」の過去画像と心位相「７４％」の現在画像との位置合わせ処理の結果とを用いて、心位相「８０％」の現在画像を生成する場合を示す。例えば、画像生成機能３５４は、図８に示すように、「７０％」の過去画像における対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」を、「８０％」の過去画像における対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」にそれぞれ一致させるための３次元座標系における座標変換情報と、「７０％」の過去画像における対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」を、「７４％」の現在画像における対応点「Ｐ１」〜「Ｐ８」にそれぞれ一致させるための３次元座標系における座標変換情報とを積算した座標変換情報を用いて「７０％」の過去画像を変形させることにより、心位相「８０％」の現在画像を生成する。
【００４６】
同様に、画像生成機能３５４は、心位相「９０％」の現在画像及び心位相「９９％」の現在画像をそれぞれ生成する。そして、画像生成機能３５４は、生成した各心位相の現在画像に、抽出機能３５３が抽出した差分領域を合成したＣＴ画像データを生成する。例えば、画像生成機能３５４は、生成した心位相「８０％」の現在画像における差分領域の位置（座標）を特定し、特定した位置を差分領域に置換した心位相「８０％」の現在のＣＴ画像データを生成する。また、画像生成機能３５４は、生成した心位相「９０％」の現在画像における差分領域の位置（座標）を特定し、特定した位置を差分領域に置換した心位相「９０％」の現在のＣＴ画像データを生成する。また、画像生成機能３５４は、生成した心位相「９９％」の現在画像における差分領域の位置（座標）を特定し、特定した位置を差分領域に置換した心位相「９０％」の現在のＣＴ画像データを生成する。
【００４７】
ここで、画像生成機能３５４は、差分領域にステントが含まれる場合、生成した現在のＣＴ画像データにおける差分領域に対応する領域をステントのサイズに合わせて補正する。例えば、画像生成機能３５４は、ステントの断面積が維持されるように、各ＣＴ画像データの血管壁をさらに変形させる。図９は、第１の実施形態に係る画像生成機能３５４による補正処理の一例を説明するための図である。例えば、画像生成機能３５４は、図９に示すように、差分領域にステントが含まれる場合、差分画像におけるステントのサイズに合わせて、心位相「８０％」の現在画像における血管壁を補正する。
【００４８】
一例を挙げると、画像生成機能３５４は、心位相「８０％」の現在画像におけるステントの位置を特定し、特定した位置に接する血管壁をステントのサイズに合わせて変形する。同様に、画像生成機能３５４は、心位相「９０％」の現在画像及び心位相「９９％」の現在画像についても、血管壁をステントのサイズに合わせて変形する。
【００４９】
解析機能３５５は、ＣＴ画像データに差分領域を合成したＣＴ画像データを用いて流体解析を実行する。例えば、解析機能３５５は、差分領域を含む心位相「８０％」の現在のＣＴ画像データと、差分領域を含む心位相「９０％」の現在のＣＴ画像データと、差分領域を含む心位相「９９％」の現在のＣＴ画像データとを用いて流体解析を実行する。なお、心位相「７４％」の現在のＣＴ画像データは、新たなＣＴ画像データがそのまま用いられる場合であってもよく、或いは、心位相「７０％」の過去のＣＴ画像データが用いられる場合であってもよい。心位相「７０％」の過去のＣＴ画像データが用いられる場合、心位相「７０％」の過去のＣＴ画像データに対して心位相「７４％」の現在のＣＴ画像データに一致させるための位置合わせ処理が実行され、差分領域が置換されることで生成されたＣＴ画像データが用いられる。
【００５０】
次に、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００による処理の手順について説明する。図１０は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００による処理手順を示すフローチャートである。ここで、図１０におけるステップＳ１０１〜ステップＳ１０３は、例えば、処理回路３５０が位置合わせ機能３５２に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０４は、例えば、処理回路３５０が抽出機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０５〜ステップＳ１０７は、例えば、処理回路３５０が画像生成機能３５４に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０８は、例えば、処理回路３５０が解析機能３５５に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
【００５１】
本実施形態に係る医用情報処理装置３００では、まず、処理回路３５０が、過去の各心位相のＣＴ画像データ間の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ１０１）。そして、処理回路３５０が、現在のＣＴ画像データを取得し（ステップＳ１０２）、過去の１位相のＣＴ画像データと現在のＣＴ画像データとの位置合わせ処理を実行する（ステップＳ１０３）。その後、処理回路３５０は、位置合わせ処理が実行された過去のＣＴ画像データと現在のＣＴ画像データとを差分することにより差分画像を生成する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
そして、処理回路３５０は、位置合わせの情報に基づいて、過去の各心位相に対応する現在のＣＴ画像データをそれぞれ生成し（ステップＳ１０５）、差分画像に含まれる部位はステントか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ここで、差分画像に含まれる部位はステントの場合（ステップＳ１０６肯定）、処理回路３５０は、生成した各心位相に対応する現在のＣＴ画像データを補正する（ステップＳ１０７）。
【００５３】
そして、処理回路３５０は、取得した現在のＣＴ画像データと、生成した現在のＣＴ画像データとを用いて流体解析を実行する（ステップＳ１０８）。なお、ステップＳ１０６において、差分画像に含まれる部位がステントではない場合（ステップＳ１０６否定）、処理回路３５０は、ステップＳ１０８に進み、取得した現在のＣＴ画像データと、生成した現在のＣＴ画像データとを用いて流体解析を実行する（ステップＳ１０８）。
【００５４】
上述したように、第１の実施形態によれば、位置合わせ機能３５２は、経時的に収集された複数時相の過去のＣＴ画像データ間の位置合わせ処理と、複数時相の過去のＣＴ画像データのうち１時相の過去のＣＴ画像データと新たな１時相のＣＴ画像データとの位置合わせ処理を実行する。抽出機能３５３は、位置合わせ処理が実行された過去のＣＴ画像データと新たなＣＴ画像データとを比較することで差分領域を抽出する。画像生成機能３５４は、位置合わせ処理の結果に基づいて、新たなＣＴ画像データとの位置合わせ処理が実行された過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データの時相に対応するＣＴ画像データを生成する。解析機能３５５は、差分領域を合成したＣＴ画像データを用いて流体解析を実行する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００は、フォローアップ時の画像収集を１時相に抑えることができ、フォローアップ時の被曝量を低減させることを可能にする。
【００５５】
また、第１の実施形態によれば、位置合わせ機能３５２は、複数時相の過去のＣＴ画像データにおいて、新たなＣＴ画像データと位置合わせ処理を実行した過去のＣＴ画像データと当該過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データとの位置合わせ処理を実行する。画像生成機能３５４は、新たなＣＴ画像データと過去のＣＴ画像データとの位置合わせ処理の結果と、過去のＣＴ画像データ間の位置合わせ処理の結果とを用いて、新たなＣＴ画像データと位置合わせ処理を実行した過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データの時相に対応するＣＴ画像データを生成する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００は、過去のＣＴ画像データの心位相に対応する現在のＣＴ画像データを容易に生成することを可能にする。
【００５６】
また、第１の実施形態によれば、画像生成機能３５４は、差分領域にステントが含まれる場合、ＣＴ画像データにおける差分領域に対応する領域をステントのサイズに合わせて補正する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３００は、精度の高い流体解析を実行することを可能にする。
【００５７】
（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した第１の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００５８】
上述した実施形態では、現在のＣＴ画像データとして、新たに収集したＣＴ画像データを用いる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、過去のＣＴ画像データをもとに生成される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、画像生成機能３５４は、治療後の経過に関する情報に基づいて、現在の冠動脈の状態を予測し、予測した状態となるように過去のＣＴ画像データを変形することにより、現在のＣＴ画像データを生成する。
【００５９】
また、上述した実施形態では、１つの過去画像を現在画像と位置合わせする場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、全ての過去画像と現在画像とが位置合わせする場合であってもよい。例えば、「７４％」の現在画像と「７０％」の過去画像との位置合わせに加えて、「７４％」の現在画像と「８０％」の過去画像との位置合わせ、「７４％」の現在画像と「９０％」の過去画像との位置合わせ、及び、「７４％」の現在画像と「９９％」の過去画像との位置合わせをそれぞれ実行する場合であってもよい。かかる場合には、抽出機能３５３は、位置合わせ後の各ＣＴ画像データからそれぞれ差分領域を抽出する。
【００６０】
また、上述した実施形態では、過去画像と現在画像との差分領域を抽出し、抽出した差分領域を合成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、差分領域を抽出しない場合であってもよい。かかる場合には、例えば、画像生成機能３５４は、新たなＣＴ画像データと過去のＣＴ画像データとの位置合わせ処理の結果と、過去のＣＴ画像データ間の位置合わせ処理の結果とを用いて、新たなＣＴ画像データと位置合わせ処理を実行した過去のＣＴ画像データ以外の過去のＣＴ画像データの時相に対応するＣＴ画像データを生成する。
【００６１】
例えば、画像生成機能３５４は、「７０％」の過去画像における対応点を、「８０％」の過去画像における対応点にそれぞれ一致させるための３次元座標系における座標変換情報と、「７０％」の過去画像における対応点を、「７４％」の現在画像における対応点にそれぞれ一致させるための３次元座標系における座標変換情報とを積算した座標変換情報を用いて「７０％」の過去画像のＣＴ画像データを変形させることにより、心位相「８０％」の現在画像のＣＴ画像データを生成する。同様に、画像生成機能３５４は、その他の心位相のＣＴ画像データを生成する。解析機能３５５は、生成されたＣＴ画像データを用いて流体解析を実行する。
【００６２】
また、上述した実施形態では、血管にステントを留置する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、種々の手技の前後のＣＴ画像データを対象とすることができる。例えば、医用情報処理装置３００は、薬物療法や、ＤＣＡ（Directional  Coronary  Atherectomy：方向性冠動脈粥腫切除術）、ロータブレータ（Rotational  Coronary  Atherectomy：回転性冠動脈粥腫切除術）などの手技前に収集された複数時相のＣＴ画像データと、上記した手技後に収集された１時相のＣＴ画像データに対して、上述した処理を実行する。この場合、抽出機能３５３は、上記した手技によって形状が変形された領域を差分領域として抽出することとなる。そして、画像生成機能３５４は、抽出された差分領域を合成したＣＴ画像データを生成する。さらに、解析機能３５５は、生成されたＣＴ画像データを用いて流体解析を実行する。
【００６３】
また、上述した実施形態では、医用情報処理装置３００が各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００において各種処理が実行される場合であってもよい。図１１は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００の構成の一例を示す図である。
【００６４】
図１１に示すように、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、架台１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。架台１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data  Acquisition  System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。
【００６５】
回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心とした円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。
【００６６】
Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。
【００６７】
また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。
【００６８】
Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。
【００６９】
Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。
【００７０】
ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、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フィルタである。なお、ウェッジ１２ｂは、ウェッジフィルタ（wedge  filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie  filter）とも呼ばれる。
【００７１】
コリメータ１２ｃは、後述するＸ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。
【００７２】
架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。
【００７３】
検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図１１に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第２の実施形態における検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。
【００７４】
データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。
【００７５】
寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図１１に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。
【００７６】
なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。
【００７７】
コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１００の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図１１に示すように、入力回路３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。
【００７８】
入力回路３１は、Ｘ線ＣＴ装置１００の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力回路３１は、操作者から、ＣＴ画像データの撮影条件や、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路３１は、被検体Ｐに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。
【００７９】
ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。
【００８０】
スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。
【００８１】
前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路３５に格納する。
【００８２】
記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって再構成されたＣＴ画像データなどを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。
【００８３】
画像再構成回路３６は、記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered  Back  Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いてＣＴ画像データを再構成することもできる。
【００８４】
また、画像再構成回路３６は、ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路３５に格納する。
【００８５】
処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、記憶回路３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。
【００８６】
そして、処理回路３７は、図１１に示すように、制御機能３７ａと、位置合わせ機能３７ｂと、抽出機能３７ｃと、画像生成機能３７ｄと、解析機能３７ｅとを実行する。制御機能３７ａは、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体を制御する。位置合わせ機能３７ｂは、上述した位置合わせ機能３５２と同様の処理を実行する。抽出機能３７ｃは、上述した抽出機能３５３と同様の処理を実行する。画像生成機能３７ｄは、上述した画像生成機能３５４と同様の処理を実行する。解析機能３７ｅは、上述した解析機能３５５と同様の処理を実行する。
【００８７】
上述した実施形態では、単一の処理回路（処理回路３５０及び処理回路３７）によって各処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路３５０及び処理回路３７は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３５０及び処理回路３７が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【００８８】
また、上述した各実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ(Graphics  Processing  Unit)、或いは、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）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、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。この場合には、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。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。
【００８９】
ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact  Disk）−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、後述する各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。
【００９０】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、フォローアップ時の被曝量を低減することができる。
【００９１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９２】
１００  Ｘ線ＣＴ装置
３７ｂ、３５２  位置合わせ機能
３７ｃ、３５３  抽出機能
３７ｄ、３５４  画像生成機能
３７ｅ、３５５  解析機能
３００  医用情報処理装置
【図１】
2017217460.tif 000003
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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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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