(57)【要約】【課題】  被検体の特徴を検査プロトコルに反映できるようにした医用画像診断装置を提供すること。【解決手段】  実施形態によれば、医用画像診断装置は、撮影部と、取得部と、抽出部と、アシスト部とを具備する。撮影部は、予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する。取得部は、被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する。抽出部は、前回検査までに取得された生体情報を処理して被検体の特徴情報を抽出する。アシスト部は、今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の特徴情報に基づいてアシストする。【選択図】  図２
2017144238.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する撮影部と、
前記被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する取得部と、
前回検査までに取得された前記生体情報を処理して前記被検体の特徴情報を抽出する抽出部と、
今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の前記特徴情報に基づいてアシストするアシスト部とを備える、医用画像診断装置。
【請求項２】
前記アシスト部は、
前記抽出された特徴情報に基づいて前記今回検査のためのプロトコルを作成し、
前記作成されたプロトコルを提示する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項３】
前記アシスト部は、
前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
前記特定された不適プロトコルを他のプロトコルと区別して提示する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項４】
前記アシスト部は、
前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
前記特定された不適プロトコルに基づいて前記被検体に適用可能なプロトコルを絞り込んで提示する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項５】
前記アシスト部は、
前記被検体の指定された撮影対象部位に基づいて前記プロトコルの設計をアシストする、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項６】
さらに、記憶部を具備し、
前記抽出部は、前記抽出された特徴情報を前記被検体と関連付けて前記記憶部に格納する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記取得された生体情報をネットワーク経由でデータベースに蓄積し、
前記抽出部は、前記蓄積された生体情報に基づいて前記特徴情報を抽出する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項８】
前記取得部は、心拍数、呼吸情報、体温、および発汗量の少なくともいずれかの生体情報を取得する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項９】
前記特徴情報は、前記被検体の体動の傾向を示す情報である、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項１０】
前記抽出部は、前回検査までに前記被検体に適用されたプロトコルと、当該適用されたプロトコルに基づいて取得された医用画像データとの因果関係に基づいて前記被検体の特徴情報を抽出する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項１１】
予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する医用画像診断装置と通信可能なサーバにおいて
前記被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する取得部と、
前回検査までに取得された前記生体情報を処理して前記被検体の特徴情報を抽出する抽出部と、
今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の前記特徴情報に基づいてアシストするアシスト部とを備える、サーバ。
【請求項１２】
前記アシスト部は、
前記抽出された特徴情報に基づいて前記今回検査のためのプロトコルを作成し、
前記作成されたプロトコルを提示する、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１３】
前記アシスト部は、
前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
前記特定された不適プロトコルを他のプロトコルと区別して提示する、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１４】
前記アシスト部は、
前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
前記特定された不適プロトコルに基づいて前記被検体に適用可能なプロトコルを絞り込んで提示する、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１５】
前記アシスト部は、
前記被検体の指定された撮影対象部位に基づいて前記プロトコルの設計をアシストする、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１６】
さらに、記憶部を具備し、
前記抽出部は、前記抽出された特徴情報を前記被検体と関連付けて前記記憶部に格納する、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１７】
前記取得部は、前記取得された生体情報をネットワーク経由でデータベースに蓄積し、
前記抽出部は、前記蓄積された生体情報に基づいて前記特徴情報を抽出する、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１８】
前記取得部は、心拍数、呼吸情報、体温、および発汗量の少なくともいずれかの生体情報を取得する、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項１９】
前記特徴情報は、前記被検体の体動の傾向を示す情報である、請求項１１に記載のサーバ。
【請求項２０】
予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する医用画像診断装置を制御するコンピュータにより実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、前記被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得させるコードと、
前記コンピュータに、前回検査までに取得された前記生体情報を処理して前記被検体の特徴情報を抽出させるコードと、
前記コンピュータに、今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の前記特徴情報に基づいてアシストさせるコードとを含む、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像診断装置、サーバおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆる医療分野に言うところのプロトコルは、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置あるいは超音波画像診断装置などのモダリティを用いて実施される検査の、手順や内容などを意味することが多い。従来、医療検査のためのプロトコルは専門知識を有するオペレータにより作成されていた。近年ではプロトコルの作成をコンピュータにより支援したり（プロトコルエディタ）、プロトコルを自動で作成する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−０３３４４３号公報
【特許文献２】特開２００７−００７２５５号公報
【特許文献３】特開２００８−２２９３４３号公報
【特許文献４】特開２００４−２７５４４０号公報
【特許文献５】特開２００９−１５３９６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
プロトコルは、被検体の症状、病態、年齢、性別などの多種多様な要素に応じてきめ細かく設計されることが望ましい。そこで、モダリティに組み込まれていたプロトコル管理機能をサーバ装置に移行することで、モダリティ間での情報共有を推し進めることが考えられている。このような技術により、例えば、異なるモダリティにおいて臨床的に同じような意味を持つ撮像プロトコルを簡便に適用したり、技師同士で撮像プロトコルを共有したり、修正したりすることを簡易に実現できる。
【０００５】
しかしながら、個々の被検体の特徴までも考慮してプロトコルを設計することを可能にする技術は知られていない。このような要望を実現し得る技術が待たれている。
【０００６】
目的は、被検体の特徴を検査プロトコルに反映できるようにした医用画像診断装置、サーバおよびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態によれば、医用画像診断装置は、撮影部と、取得部と、抽出部と、アシスト部とを具備する。撮影部は、予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する。取得部は、被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する。抽出部は、前回検査までに取得された生体情報を処理して被検体の特徴情報を抽出する。アシスト部は、今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の特徴情報に基づいてアシストする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係わる医用画像診断装置を適用可能な、医用情報処理システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、モダリティ３の一例を示す図である。
【図３】図３は、モダリティ３の操作に係わるＧＵＩ（Graphical User Interface）ウインドウの一例を示す図である。
【図４】図４は、図２に示されるモダリティ３の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図２に示されるモダリティ３の処理手順の他の例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、サーバ１の一例を示す機能ブロック図である。
【図７】図７は、第２の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。
【図８】図８は、第３の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。
【図９】図９は、モダリティ３の操作に係わるＧＵＩウインドウの他の例を示す図である。
【図１０】図１０は、不適プロトコルとそうでないプロトコルとを、プロトコル表示エリアに区別して表示する一例を示す図である。
【図１１】図１１は、絞り込まれたプロトコルを、適用可能なプロトコルとして表示する一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、実施形態に係わる医用画像診断装置を適用可能な、医用情報処理システムの一例を示す図である。図１において、病院システム１００は、ゲートウェイＧＷを介してクラウドコンピューティングシステム（以下、クラウドと称する）ＣＬと通信可能に接続される。クラウドＣＬは、サーバＳＶおよびデータベースＤＢを備え、例えばＩａａＳ（Infrastructure as a Service）型のサービスを提供する。
【００１０】
病院システム１００は、モダリティ３、コンソール２およびサーバ１、ならびにこれらを通信可能に接続するＬＡＮ（Local Area Network）５を備える。モダリティ３は例えばＸ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置あるいは超音波画像診断装置などの医用画像診断装置である。モダリティ３はコンソール２を介してオペレータにより操作され、プロトコルに従って被検体を撮影して医用画像を取得する。取得された医用画像はＬＡＮ５経由でサーバ１に送られ、保存される。また医用画像は、ゲートウェイＧＷ経由でクラウドＣＬに送られ、データベースＤＢに保存されることができる。
【００１１】
図２は、モダリティ３の一例を示す図である。この実施形態ではモダリティ３としてＸ線ＣＴ装置を想定する。Ｘ線ＣＴ装置は、スキャン部（ガントリ）１０とコンピュータ２０とを備える。  
スキャン部１０は、被検体Ｐ（患者など）をＸ線でＣＴスキャンするための様々な機構を有する。スキャン部１０は、コンピュータ２０内のスキャン制御部２１による制御に従って、ＣＴスキャンを繰り返し実行する。すなわちスキャン部１０は、プロトコルに従って被検体を撮影して、医用画像データとしてのＸ線投影データを取得する。
【００１２】
プロトコル（検査プロトコルまたは撮影プロトコル）とは、広義にはスキャンの順番、種類、スキャン間の時間間隔、スキャン方式などの、撮影のルーチンを表す情報として当業者には理解される。一方、狭義には、プロトコルは、１スキャン中の管電圧、管電流、撮影角度、Ｘ線照射量などのパラメータを示す。実施形態においては広義、狭義のいずれのプロトコルも適用可能である。プロトコルは、予め定められた撮影手順とも理解されることができる。
【００１３】
また、プロトコルとは、例えば、撮影目的、検査種類、撮影方法、及びＸ線撮影条件等の撮影に関わる一連のプログラムのセットを意味することもある。例えば、脳の画像を得るための一連のプロトコル群として、例えば、位置決め画像収集用のプロトコル、シミング撮像用のプロトコル、イメージングスキャン用のプロトコル等が挙げられる。
【００１４】
また、プロトコルとは、撮像条件の事前設定情報（プリセット情報）を含むパルスシーケンス情報を意味することもある。例えば、医師や技師等のオペレータは、検査の撮像計画を立てる際、モダリティあるいはサーバにおいて管理、提供されるプロトコル群をＧＵＩ（Graphical User Interface）上に読み出し、必要に応じてプリセット情報を変更しながら、これらを撮像計画に組み入れる。
【００１５】
各プロトコルには、そのプロトコルの名称に相当する「Ｓｃａｎ ＩＤ」や、プロトコルの撮像時間である「Ｔｉｍｅ」、その他、ＴＲ（Repetition Time）、ＴＥ（Echo Time）、ＦＡ（Flip Angle）、スライス数（ＮＳ（Number Of Slice））、ＦＯＶ（Field Of View）、スライス厚（ＳＴ（Slice Thickness））等の各種撮像パラメータの設定情報が含まれてもよい。
【００１６】
スキャン部１０は、円環又は円板状の回転フレーム１２を回転可能に支持する。回転フレーム１２の内周側には、天板１４に載置された被検体Ｐの挿入されるスキャン領域が形成される。天板１４は、図示しない寝台により長手方向と上下方向とに沿ってスライド可能に支持される。
【００１７】
ここで、ＸＹＺ直交座標系を定義する。Ｚ軸は、回転フレーム１２の回転軸に規定される。天板１４は、長手方向がＺ軸方向に平行するように配置される。Ｘ軸は、水平方向の軸に規定され、Ｙ軸は、鉛直方向の軸に規定される。
【００１８】
回転フレーム１２は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１５とを有する。Ｘ線管１１およびＸ線検出器１５は、天板１４に載置された被検体Ｐを挟んで対向する。回転フレーム１２は、回転駆動部１９からの駆動信号の供給を受けてＸ線管１１とＸ線検出器１５とを連続的に回転させる。
【００１９】
Ｘ線管１１は、高電圧発生部１８から供給される高電圧とフィラメント電流とを受けてＸ線を発生する。被検体へのＸ線の照射時間間隔は、例えば、１秒に１０回である。高電圧発生部１８は、コンピュータ２０内のスキャン制御部２１による制御に従ってＸ線管１１に高電圧を印加し、管電流を供給する。高電圧の電圧値を変化させることで管電流が変化するので、Ｘ線の線量を変化させることができる。
【００２０】
Ｘ線管１１のＸ線照射口側には、Ｘ線コリメータ１３が取り付けられている。Ｘ線コリメータ１３は、Ｘ線管１１から発生されたＸ線の照射野を限定する。具体的には、Ｘ線コリメータ１３は、移動可能に支持されてＸ線を遮蔽する材質（鉛など）でできた複数の絞り羽根を有する。複数の絞り羽根の位置が調整されることで、Ｘ線照射野のサイズや形状が変化される。Ｘ線コリメータ１３は、スキャン制御部２１からの駆動信号の供給を受けて絞り羽根を移動する。
【００２１】
Ｘ線検出器１５は、Ｘ線管１１から発生され被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線の強度に応じた電流信号を生成する。Ｘ線検出器１５には、データ収集回路（ＤＡＳ）１６が接続される。
【００２２】
データ収集回路１６は、スキャン制御部２１による制御に従ってＸ線検出器１５から電流信号を収集する。データ収集回路１６は、収集された電流信号を増幅し、増幅された電流信号をディジタル変換することによって、ディジタルの投影データを生成する。投影データは、生成されるたびに非接触データ伝送部１７を介してコンピュータ２０に供給される。スキャン部１０によりＣＴスキャンが繰り返されることで、時系列の投影データが生成され、コンピュータ２０に供給される。
【００２３】
さらに、モダリティ３は、センサ部３０を備える。センサ部３０は、スキャン部１０のガントリ内に挿入された被検体Ｐの生体情報を、例えば被検体Ｐに取り付けられたプローブ２９から取得する。センサ部３０は、例えば被検体Ｐの心電パターン、心拍数、あるいは呼吸情報、体温、発汗量などのバイタルデータのうちの少なくともいずれか一つを生体情報として取得する。
【００２４】
少なくとも被検体Ｐの撮影中に取得された生体情報は、コンピュータ２０の記憶部２４に被検体ＩＤ（IDentification）と関連付けて記憶される。または、取得された生体情報は、プロトコルと関連付けて記憶部２４に格納される（生体情報２４ａ）。
【００２５】
あるいは、生体情報はＬＡＮ５経由でサーバ１に転送され、データベースに蓄積されても良い。さらには、ゲートウェイＧＷ経由でクラウドＣＬのデータベースＤＢに蓄積されても良い。
【００２６】
コンピュータ２０は、前処理部２６、再構成部２７、制御回路２８、スキャン制御部２１、表示部２２、操作部２３、および記憶部２４を備える。
【００２７】
前処理部２６は、データ収集回路１６からリアルタイムで供給される投影データ（純生データと称される）に対数変換（ログ変換）や感度補正等の前処理を施す。前処理により画像再構成に利用される投影データが生成される。純生データに前処理を施して生データが作成される。実施形態では生データおよび純生データの双方を利用して演算処理を行う。なお純生データとは、要するにＸ線検出器１５で検出されるＸ線のカウント値のデータである。生データとは純生データをログ変換して得られるデータであり、撮像体内におけるＸ線の透過長に対応する。
【００２８】
再構成部２７は、スキャン部１０により被検体Ｐをスキャンして得られるスキャンデータ（投影データや生データ）に基づいてＣＴ画像を再構成する。
【００２９】
スキャン制御部２１は、被検体ＰをＸ線でＣＴスキャンするためにスキャン部１０を制御する。すなわちスキャン制御部２１は、被検体Ｐについて用意されたプロトコルに従ってスキャン部１０を制御する。スキャン制御部２１は、スキャンを継続するためにスキャン部１０（具体的には、回転駆動部１９、高電圧発生部１８、Ｘ線コリメータ１３、及びデータ収集回路１６）を制御する。
【００３０】
表示部２２は、プロトコルをビューワに表示したり、再構成された画像、または造影剤の時間濃度曲線などを表示デバイスに表示する。表示デバイスは、例えばＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等である。
【００３１】
操作部２３は、オペレータからの各種指令や情報入力を受け付ける。例えば、操作部２３は、ユーザにより入力デバイスを介してＲＯＩ（Region of Interest）の設定位置を入力する。入力デバイスは、例えばキーボードやマウス、スイッチ等である。また、操作部２３は、例えば、プロトコルをビューワに表示させるための命令を装置に与えたり、あるいは表示されたプロトコルを編集するために用いられることも可能である。
【００３２】
記憶部２４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリ、あるいはハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）などの記憶デバイスである。磁気ディスク以外にも光磁気ディスクやＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクを記憶部２４として利用してもよい。
【００３３】
記憶部２４は、投影データやＣＴ画像のデータ、あるいは汎用プロトコルの設定データなどを記憶する。また、記憶部２４は、センサ部３０により取得された被検体Ｐの生体情報２４ａ、および生体情報から抽出された特徴情報２４ｂを記憶する。さらに記憶部２４は、制御回路２８の取得機能２８ａ、抽出機能２８ｂ、およびアシスト機能２８ｃなどの新たな処理機能を実現させるための命令を含むプログラム２４ｃを記憶する。
【００３４】
制御回路２８は、記憶部２４に記憶されているプログラム２４ｃを読み出してメモリ上に展開し、展開されたプログラム２４ｃに従って各部を制御する。制御回路２８は実施形態に係る新規な処理機能として、取得機能２８ａ、抽出機能２８ｂ、およびアシスト機能２８ｃを備える。
【００３５】
すなわち制御プログラムは、コンピュータ２０を記憶部２４として機能させるコードに加えて、コンピュータ２０を取得機能２８ａを持つ取得部として機能させるコードと、抽出機能２８ｂを持つ抽出部として機能させるコードと、アシスト機能２８ｃを持つアシスト部として機能させるコードとを含む。
【００３６】
取得機能２８ａは、Ｘ線ＣＴ装置のスキャン部１０による、少なくとも撮影中に取得された被検体Ｐの生体情報２４ａをセンサ部３０から取得する。なお、撮影中とはＸ線の照射時だけを意味するものではない。被検体ＰがＸ線撮影室に入ってから出るまで、寝台に横たわたっているとき、あるいは、天板１４がスライドして被検体Ｐがガントリ内に入っている状態などを撮影中と称しても良い。
【００３７】
抽出機能２８ｂは、Ｘ線ＣＴ装置のスキャン部１０による撮影中に取得された生体情報２４ａを処理して、被検体Ｐの特徴情報を抽出する。抽出された特徴情報は被検体Ｐと関連付けられて記憶部２４に記憶される（特徴情報２４ｂ）。
【００３８】
特徴情報とは、例えばガントリに侵入することで緊張感が高まって発汗量が増えたり、心拍数が上がったり、停止すべきときに呼吸を十分に停止できなかったり、体温が上がったり下がったりなどといった情報である。これらの特徴情報は例えば被検体Ｐの心理的傾向を示している場合がある。このほかにも、天板１４の移動とともに無意識に姿勢が変わるといった、体動の傾向を示す情報も特徴情報に含めることができる。体動は、例えば画像センサなどで検知することができる。あるいは、体動は、時系列で撮影された画像内の被検体の変化から検出することもできる。
【００３９】
特徴情報は、例えば画像撮影のプロトコル（画像撮影の種類）と、被検体の生体情報の変化とを対応付けて記録した情報として理解されることが可能である。
【００４０】
例えば、発汗センサにより検知される発汗量が生体情報の一例である。画像撮影中に発汗量が所定値を超えたという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査（撮影）にフィードバックされる。
【００４１】
また、ＥＣＧ（心拍センサ）により検知される心拍数も、生体情報の一例である。画像撮影中に心拍数が既定値を超えた、または画像撮影中に心拍数の変動度合いが既定値を超えた、または、正常な心拍として認識できない拍動の発生率が既定値を超えたなどという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査（撮影）にフィードバックされる。
【００４２】
また、体温センサにより検知される体温も、生体情報の一例である。画像撮影中に体温が所定の範囲から外れたという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査（撮影）にフィードバックされる。
【００４３】
また、呼吸センサにより検知される情報も、生体情報の一例である。画像撮影中に、呼気吸気の時間周期が所定の正常範囲を下回った／上回ったという情報は、被検体の特徴情報として次回の撮影にフィードバックされる。吸気後に息止めをしながら撮影する検査（肺野ＣＴ撮影など）の画像撮影中に息吐を生じた、という情報なども、被検体の特徴情報として次回の検査（撮影）にフィードバックされる。
【００４４】
また、体動センサにより検知される情報も、生体情報の一例である。画像撮影中に、所定距離以上の体動が生じたという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査（撮影）にフィードバックされる。
【００４５】
特徴情報は、プロトコルと生体情報の変化との組み合わせとして理解されることができる。例えば、頭部ＭＲ撮影の場合に、頭部の体動が生じたという情報、あるいは、肺野ＣＴ撮影の場合に、画像撮影中に息吐きが生じたという情報などが、被検体の特徴情報として記録される。
【００４６】
さらには、プロトコルに含まれるイベントの、発生時点からの経過時間を特徴情報に含めることも可能である。例えば、造影ＣＴ撮影の場合に、造影剤注入後２分後に体動が生じたという情報も、特徴情報の一つである。
【００４７】
例えば、取得された生体情報をタイムスタンプや被検体ＩＤと関連付けてフィルタリングすることで、個々の被検体に特有の特徴情報を抽出することができる。大雑把には、ＣＴ撮影が苦手かそうでないかといった区別や、造影剤注入後数分後に体動が起きやすい、体の部位のうち頭などの一部が他の部位に比べて体動を起こしやすい、なども特徴情報の一つといえる。
【００４８】
特に、抽出機能２８ｂは、記憶部２４、あるいはサーバ１やクラウドＣＬのデータベースＤＢに蓄積された生体情報２４ａに基づいて被検体Ｐの特徴情報２４ｂを抽出する。
【００４９】
また、抽出機能２８ｂは、前回検査までに被検体Ｐに適用されたプロトコルと、この適用されたプロトコルに基づいて取得された医用画像データとの因果関係に基づいて被検体Ｐの特徴情報を抽出してもよい。つまり、或るプロトコルのもとで撮影された医用画像データに体動を示す像（アーチファクト）が認められると、そのプロトコルでは体動を生じやすいといった傾向を把握することができる。
【００５０】
アシスト機能２８ｃは、今回検査のためのプロトコルの設計を、前回検査までに取得・収集された被検体Ｐの特徴情報に基づいてアシストする。例えば、アシスト機能２８ｃは、検査オーダにより被検体Ｐの撮影対象部位が指定されると、この撮影対象部位に関する鮮明な画像を得るべく、前回検査までに収集された特徴情報に基づいてプロトコルの設計をアシストしてもよい。
【００５１】
例えばアシスト機能２８ｃは、抽出された特徴情報に基づいて今回検査のためのプロトコルを作成する。例えば、アシスト機能２８ｃは、汎用のプロトコルを被検体Ｐの特徴情報に基づいてモディファイして今回検査のためのプロトコルを作成する。汎用プロトコルに代えて、特徴情報の反映されたプロトコルを用いることで被検体ごとの特徴に配慮した撮影を実現できる。ひいては、医用画像の質を高めて診断の役に立てることができる。
【００５２】
作成されたプロトコルは、例えば図３に示されるようなＧＵＩウインドウに表示されることが可能である。図３は、モダリティ３の操作に係わるＧＵＩウインドウの一例を示す図である。オペレータは、このようなウインドウに表示される内容に従ってモダリティ３を操作する。その際、実施形態では、被検体Ｐの特徴情報がこのウインドウ内に表示される。  
次に、上記構成を基礎として複数の実施形態について説明する。
【００５３】
［第１の実施形態］
図４は、図２に示されるモダリティ３の処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、被検体Ｐの撮影中におけるモダリティ３による処理手順を示す。図４において、被検体ＰのＸ線撮影が開始されると（ステップＳ１１）、モダリティ３（Ｘ線ＣＴ装置）は撮影と同時並行して、センサ部３０から生体情報を取得する（ステップＳ１２）。取得された生体情報は記憶部２４やデータベースＤＢに蓄積される（ステップＳ１４）。撮影が終了すると、モダリティ３は生体情報から被検体Ｐの特徴情報を抽出する（ステップＳ１４）。抽出された特徴情報は、被検体ＩＤと関連付けられて記憶部２４やデータベースＤＢに記録される（ステップＳ１５）。
【００５４】
図５は、図２に示されるモダリティ３の処理手順の他の例を示すフローチャートである。撮影フローが開始されると、例えば、病院情報管理システム（ＨＩＳ）を使用する医師から、被検体ＩＤを指定した検査オーダ（指示）がモダリティ３に与えられる（ステップＳ２１）。そうするとモダリティ３は、記憶部２４やデータベースＤＢをサーチして、指定された被検体の特徴情報の有無を判定する（ステップＳ２２）。
【００５５】
特徴情報が無ければ（Ｎｏ）、モダリティ３は検査オーダに基づいて、被検体Ｐの大まかな特徴（年齢、性別など）に沿った汎用のプロトコルを記憶部２４から読み出す（ステップＳ２３）。読み出されたプロトコルは表示部２２のＧＵＩウインドウに例えば一覧表形式で表示され、モダリティ３のオペレータ（放射線技師など）に提示される（ステップＳ２５）。
【００５６】
一方、ステップＳ２２において、過去に抽出された特徴情報が発見されれば（Ｙｅｓ）、制御回路２８のアシスト機能２８ｃは、検査オーダに基づくプロトコルを特徴情報に沿って修正し、被検体Ｐの特徴情報を反映するプロトコルを作成する（ステップＳ２４）。作成されたプロトコルは表示部２２のＧＵＩウインドウに例えば一覧表形式で表示され、モダリティ３のオペレータ（放射線技師など）に提示される（ステップＳ２５）。
【００５７】
オペレータは、提示されたプロトコルから１つのプロトコルを選択する。そうするとモダリティ３のスキャン制御部２１は、選択されたプロトコルに従ってスキャン部１０を制御し、被検体Ｐの撮影を開始する（ステップＳ２６）。
【００５８】
臨床現場においては、次のような例が考えられる。例えば、「肺野の結節を確認するために肺野のＣＴ撮影を行う」というオーダと被検体ＩＤとのデータセットが与えられると、オペレータは、オーダに基づくプロトコルを選択する。その際、特徴情報が無ければ、オペレータは通常のプロトコルのグループから任意のものを選択することになる。
【００５９】
一方、被検体の特徴情報が有れば、モダリティ３は特徴情報に合わせて汎用プロトコルを修正するか、新規のプロトコルを作成する。オペレータは、特徴情報に即して作成されたプロトコルのグループから任意のものを選択することができる。
【００６０】
一般的に、肺野に対してヘリカルスキャンを行う場合には、ヘリカルスキャンの最中はずっと息を止めておく必要がある。「肺野の結節を確認するため、肺野のＣＴ撮影を行う」というオーダに対応するデフォルトのプロトコルのグループは、肺野へのヘリカルスキャンのプロトコルも含む。しかし、撮影対象の被検体が「肺野撮影時に息吐きを生じた（息止めができない）」という特徴情報を持つ場合、ヘリカルスキャンのプロトコルを使用しないのが好ましい。そこで実施形態では、例えば、ステップ＆シュートのプロトコルを今回検査のためのプロトコルとして作成し、オペレータに提示する。
【００６１】
以上述べたように第１の実施形態では、撮影中に被検体Ｐの生体情報を記録・蓄積し、スキャン中に発生した心拍数の変化や呼吸の変化などの特徴情報を、生体情報から被検体ごとに抽出する。抽出された特徴情報はモダリティ３に記憶しても良いし、病院システム１００のＬＡＮ５経由でサーバ１に記録しても良いし、あるいはクラウドＣＬのデータベースＤＢに蓄積しても良い。そして、被検体の次回検査時に、該当する被検体の特徴情報が有れば、その特徴情報を反映するプロトコルを作成して撮影に用いるようにしている。
【００６２】
既存の技術は、被検体の個々の特徴に応じたプロトコルを設計することができない。よって、前回の撮影中に生じた心拍数の上昇や、撮影中に息を吐いてしまったなどの事象を、知見として次回の検査に活かすことができなかった。このため撮影のたびに取り直しになったりして手間が増えるばかりか、被ばく量の増加なども起こり得る。
【００６３】
これに対し第１の実施形態では、撮影中に記録している心電図や呼吸計測などの生体情報からスキャン中に生じた心拍数の変化や呼吸の変化などを抽出し、個々の被検体の特徴情報としてシステムに保管する。そして、同じ被検体の今回検査時に特徴情報に基づくプロトコルを作成し適用するようにした。
【００６４】
このようにしたので、撮影のたびに得られた知見を次回の撮影にフィードバックすることが可能になり、より、インテリジェントなかたちで被検体を撮影することが可能になる。さらには、検査効率の向上や被検体（患者）の負担を軽減することが可能になる。これらのことから第１の実施形態によれば、被検体の特徴をプロトコルに反映できるようにした医用画像診断装置、サーバおよび制御方法を提供することが可能となる。
【００６５】
［第２の実施形態］
図６は、サーバ１の一例を示す機能ブロック図である。サーバ１は、記憶部３１、通信部３２および処理回路３３を具備する。このうち通信部３２は、ＬＡＮ５に接続されてＰＡＣＳ４およびモダリティ３と通信するためのインタフェースとして機能する。
【００６６】
記憶部３１は、第１の実施形態で説明した生体情報（３１ａ）、特徴情報（３１ｂ）、およびプログラム（３１ｃ）を記憶する。処理回路３３は、取得機能３３ａ、抽出機能３３ｂおよびアシスト機能３３ｃを備える。
【００６７】
プログラム３１ｃは、コンピュータとしてのサーバ１を、取得機能３３ａを持つ取得部として機能させるコードと、抽出機能３３ｂを持つ抽出部として機能させるコードと、アシスト機能３３ｃを持つアシスト部として機能させるコードとを含む。取得機能３３ａ、抽出機能３３ｂおよびアシスト機能３３ｃはそれぞれ第１の実施形態で述べた取得機能２８ａ、抽出機能２８ｂおよびアシスト機能２８ｃと同等の機能を持つ。つまり第２の実施形態は、図２に示されるコンピュータ２０の機能をサーバ１に持たせるようにした形態に相当する。
【００６８】
図７は、第２の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。図７において、モダリティ３を用いての撮影時に取得された生体情報はコンソール２経由でサーバ１に送られる。サーバ１は第１の実施形態で説明したのと同様の手順で被検体Ｐの特徴情報を抽出する。抽出された特徴情報はモダリティ３の次回以降の撮影に活用される。
【００６９】
このような形態でも第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。これに加えて第２の実施形態では、計算に要するリソースをモダリティ３の外部に出すようにしたので、その分、モダリティ３の構成を簡素化できるなどの効果がある。
【００７０】
［第３の実施形態］
図８は、第３の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。図８において、モダリティ３を用いての撮影時に取得された生体情報は、コンソール２からゲートウェイＧＷ経由でクラウドＣＬのサーバＳＶに送られる。サーバＳＶは図６に示されるサーバ１と同様の機能を備え、取得した生体情報をデータベースＤＢに蓄積するとともに、図４に示されるフローチャートと同様の手順で被検体の特徴情報を算出する。
【００７１】
モダリティ３を用いての撮影の前に、サーバＳＶは、図５に示されるフローチャートと同様の手順でプロトコルを準備し、ゲートウェイＧＷ経由でコンソール２にこのプロトコルを通知する。モダリティ３は通知されたプロトコルに従って被検体Ｐの撮影を開始する。
【００７２】
このような構成によれば、複数の病院間で同じ被検体の特徴情報を共有するうことが可能になる。また、クラウドＣＬの計算能力を活かすことができるので、スループットの向上などのメリットを得られるのは言うまでもない。
【００７３】
［第４の実施形態］
図９は、モダリティ３の操作に係わるＧＵＩウインドウの他の例を示す図である。図９は、例えばスキャンプラン作成ユーティリティソフトウェアで表示されるＧＵＩ画面の一例を示す。このウインドウは、例えばコンソール２（図１）のディスプレイに表示される。
【００７４】
モダリティ３による撮影に係わる各種の情報がウインドウに表示される。例えば、検査対象の被検体の患者情報（ＩＤ、Ｎａｍｅなど）、モダリティ３による撮影領域、メインメニューなどがウインドウに表示される。さらに、このウインドウは、今回検査に関わるプロトコルを表示するためのエリア（プロトコル表示エリア）を備える。
【００７５】
第１の実施形態では、前回検査までに取得された特徴情報に基づいて今回検査のためのプロトコルを作成するようにした。第４の実施形態では、今回検査に適用すべきでないプロトコル（不適プロトコル）を、前回検査までに取得された特徴情報に基づいて特定し、その結果をオペレータに提示するようにする。
【００７６】
第４の実施形態において、アシスト機能２８ｃは、被検体Ｐの抽出された特徴情報に基づいて、排除すべき不適プロトコルを特定する。そしてアシスト機能２８ｃは、特定された不適プロトコルを、他のプロトコルと区別してコンソールウインドウに表示する。
【００７７】
図１０は、不適プロトコルとそうでないプロトコルとを、プロトコル表示エリアに区別して表示する一例を示す図である。図１０に示されるプロトコルのうち、プロトコルＡＡＡとＣＣＣは今回検査に適用可能なプロトコルであり、ウインドウにおいていずれかをマウスクリックして指定することが可能である。一方、プロトコルＢＢＢは特定された不適プロトコルであり、ハイライトされてプロトコルＡＡＡおよびＣＣＣと区別されるとともに、クリックしても選択できないようになっている。
【００７８】
このように第４の実施形態では、適用すべきでないプロトコル（不適プロトコル）を被検体の特徴情報に基づいて特定し、ＧＵＩウインドウ上でハイライト表示するようにした。このようにしても、前回検査までに得られた被検体の特徴情報を最新の検査において知見として活用し、検査の品質の向上に役立てることができる。
【００７９】
［第５の実施形態］
第５の実施形態では、不適プロトコルを特定し、その結果に基づいて被検体に適用可能なプロトコルを絞り込むようにする。
【００８０】
第５の実施形態において、アシスト機能２８ｃは、被検体Ｐの抽出された特徴情報に基づいて、排除すべき不適プロトコルを特定する。そしてアシスト機能２８ｃは、特定された不適プロトコルに基づいて、複数のプロトコル（プロトコル群）のうちから適用可能なプロトコルを絞り込み、その結果をＧＵＩウインドウに表示する。
【００８１】
図１１は、絞り込まれたプロトコルを、適用可能なプロトコルとして表示する一例を示す図である。図１１に示されるプロトコルＡＡＡ、ＣＣＣおよびＤＤＤは今回検査に適用可能なプロトコルであり、いずれもマウスクリックして指定することが可能である。
【００８２】
さらに、既定の指標に基づいて、プロトコル間の表示の順序を変化させても良い。例えば、プロトコルＡＡＡ、ＣＣＣおよびＤＤＤを、被ばく量という指標に基づいて評価すると、被ばく量の少ない順に、プロトコルＣＣＣ＜ＡＡＡ＜ＤＤＤという結果を得られたとする。図１１のウインドウにおいて最も目立つ位置（最上部）にプロトコルＣＣＣを配置し、ＣＣＣ、ＡＡＡ、ＤＤＤの順で上から並べても良い。このほか、撮像時間など任意の指標に基づき適用可能プロトコルを評価し、その結果を表示の順序に反映させることができる。
【００８３】
このように第５の実施形態では、適用すべきでないプロトコル（不適プロトコル）を被検体の特徴情報に基づいて特定し、その結果に基づいて絞り込まれた適用可能プロトコルだけをＧＵＩウインドウに表示するようにした。このようにしても、前回検査までに得られた被検体の特徴情報を最新の検査において知見として活用し、検査の品質の向上に役立てることができる。
【００８４】
なお、この発明は上記の各実施形態に限定されるものではない。  
例えば第１の実施形態では、被検体Ｐの特徴情報を反映するプロトコルを作成し、次回検査時にこのプロトコルを適用して撮影すると説明した。これに限らず、作成したプロトコルをＧＵＩウインドウで提案するにとどめ、実際の撮影に当該プロトコルを適用するか否かをオペレータに委ねても良い。あるいは、ＧＵＩウインドウに、補足情報として特徴情報を表示するだけでもよい。例えば、アシスト機能２８ｃにより、被検体ＩＤに基づいて「前回検査で心拍数が通常状態より増加した」という事実を特定し、そのことを表示部２２に表示するだけでもよい。アシスト機能２８ｃは、例えば、生体情報（心拍数や呼吸頻度の変化）が所定の閾値を既定の割合だけ超えていることを認識すると、その事実の発生したことを特定する。このようにすれば、オペレータは表示された情報を参照して、より適切なプロトコルを設定することが可能になる。
【００８５】
また実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置により得られた知見をＸ線ＣＴ装置の次回の撮影に活かすようにした。これに限らず、例えばＸ線ＣＴ装置で得られた特徴情報をＭＲＩ装置による撮影の際に活かすようにしても良い。つまり第１のモダリティで得られた知見を第２のモダリティによる撮影時のプロトコル作成に利用してもよい。このようなモダリティをまたいでの情報共有は、特に、第３の実施形態のように、クラウドＣＬのサービスを利用する形態との親和性が高い。
【００８６】
また実施形態ではサーバ装置、中央演算処理装置およびストレージなどのリソースをサービス（パブリッククラウド）として提供するＩａａＳ型のサービスを想定した。これに代えて、アプリケーション（ソフトウェア）をサービスとして提供するＳａａＳ（Software as a Service）型、あるいはアプリケーションを稼働させるための基盤（プラットフォーム）をサービスとして提供するＰａａＳ（Platform as a Service）型のクラウドを利用することも可能である。
【００８７】
また、例えば図２における前処理部２６、再構成部２７、スキャン制御部２１、表示部２２、および操作部２３の各機能は、例えば、制御回路２８により実行可能なプログラムの形態で記憶部２４に記憶されることができる。制御回路２８は、プログラムを記憶回路（記憶部２４）から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサ、を備える。換言すると、各プログラムを読み出した状態の制御回路２８は、図２のコンピュータ２０内に示された各機能を有することとなる。
【００８８】
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ことも可能である。この種の形態では、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。
【００８９】
図２においては単一のコンピュータ２０が単一のプロセッサ（制御回路２８）により取得機能２８ａ、抽出機能２８ｂ、アシスト機能２８ｃの機能の実現されることが例示される。これに代えて、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現するとしても構わない。
【００９０】
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central processing unit)、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、Programmable Logic Device（例えばＳＰＬＤ（ Simple Programmable Logic Device ）、ＣＰＬＤ（ Complex Programmable Logic Device ）またはＦＰＧＡ（ Field Programmable Gate Array ）等)の回路を意味する。
【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するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【符号の説明】
【００９２】
１…サーバ、２…コンソール、３…モダリティ、１０…スキャン部、１１…Ｘ線管、１２…回転フレーム、１３…Ｘ線コリメータ、１４…天板、１５…Ｘ線検出器、１６…データ収集回路、１７…非接触データ伝送部、１８…高電圧発生部、１９…回転駆動部、２０…コンピュータ、２１…スキャン制御部、２２…表示部、２３…操作部、２４…記憶部、２４ａ…生体情報、２４ｂ…特徴情報、２４ｃ…プログラム、２６…前処理部、２７…再構成部、２８…制御回路、２８ａ…取得機能、２８ｂ…抽出機能、２８ｃ…アシスト機能、２９…プローブ、３０…センサ部、３１…記憶部、３１ｃ…プログラム、３２…通信部、３３…処理回路、３３ａ…取得機能、３３ｂ…抽出機能、３３ｃ…アシスト機能、１００…病院システム
【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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