(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線撮影技術を学習するためのＸ線撮影学習装置であって、
臨床の場でＸ線撮影装置により撮影された患者の臨床画像データを記憶したデータベースから取得した所定の部位を含む前記臨床画像データを読み込む画像読込手段と、
表示装置に、前記臨床画像データに基づいてレンダリングされた前記所定の部位を含む３Ｄモデル画像を、該部位の初期姿勢を示す初期位置で表示する画像表示制御手段と、
前記初期姿勢に対応する基準姿勢でポジショニングされた学習協力者の人体の前記所定の部位に装着されたモーションセンサから、学習者が前記学習協力者の人体の前記所定の部位を動かすことで該部位の姿勢変化を起こす度に、該部位の姿勢変化に伴う該部位の空間回転量に関する姿勢情報を受信する姿勢情報受信手段と、を有し、
前記画像表示制御手段は、前記姿勢変化に追従し、前記表示装置に表示した３Ｄモデル画像の前記部位を、前記初期位置を基準として前記空間回転量に対応させて回転させること、
を特徴とするＸ線撮影学習装置。
【請求項２】
Ｘ線撮影技術に関する課題と、該課題毎に模範となる模範姿勢情報とを対応付けて記憶した記憶手段と、
前記姿勢情報受信手段により受信された姿勢情報と、一の前記課題に対応する前記模範姿勢情報との一致度を判定する一致度判定手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載のＸ線撮影学習装置。
【請求項３】
Ｘ線撮影技術に関する課題と、該課題毎に模範となる模範３Ｄモデル画像の静止画及び模範姿勢情報とを対応付けて記憶した記憶手段と、
前記姿勢情報受信手段により受信された姿勢情報と、一の前記課題に対応する前記模範姿勢情報との一致度を判定する一致度判定手段と、
前記姿勢情報受信手段により受信された姿勢情報に対応する３Ｄモデル画像の静止画をキャプチャするキャプチャ手段と、
表示装置に、前記一致度を示す値とともに、前記３Ｄモデル画像の静止画及び前記模範３Ｄモデル画像の静止画を並べて表示した課題画面を表示する課題画面表示制御手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載のＸ線撮影学習装置。
【請求項４】
前記一致度判定手段は、前記姿勢情報受信手段により受信された姿勢情報と、前記模範姿勢情報との差異に基づく自然言語文を出力すること、
を特徴とする請求項２又は３に記載のＸ線撮影学習装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１ないし４何れか一項に記載のＸ線撮影学習装置として機能させるためのＸ線撮影学習プログラム。
【請求項６】
Ｘ線撮影技術を学習するためのＸ線撮影学習装置と、モーションセンサとを含むＸ線撮影学習システムであって、
前記Ｘ線撮影学習装置は、
臨床の場でＸ線撮影装置により撮影された患者の臨床画像データを記憶したデータベースから取得した所定の部位を含む前記臨床画像データを読み込む画像読込手段と、
表示装置に、前記臨床画像データに基づいてレンダリングされた前記所定の部位を含む３Ｄモデル画像を、該部位の初期姿勢を示す初期位置で表示する画像表示制御手段と、
前記初期姿勢に対応する基準姿勢でポジショニングされた学習協力者の人体の前記所定の部位に装着された前記モーションセンサから、学習者が前記学習協力者の人体の前記所定の部位を動かすことで該部位の姿勢変化を起こす度に、該部位の姿勢変化に伴う該部位の空間回転量に関する姿勢情報を受信する姿勢情報受信手段と、を有し、
前記画像表示制御手段は、前記姿勢変化に追従し、前記表示装置に表示した３Ｄモデル画像の前記部位を、前記初期位置を基準として前記空間回転量に対応させて回転させること、
を特徴とするＸ線撮影学習システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線撮影学習装置、Ｘ線撮影学習プログラム及びＸ線撮影学習システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
単純Ｘ線検査は，医用画像診断の領域で最も歴史が長く、診療放射線技師にとって基本的な検査である。このため医療施設で働く診療放射線技師のほとんどは、臨床業務としてこのＸ線検査に従事する。
【０００３】
適切なＸ線検査を実施するためには、最適な撮影条件の設定と解剖学的な情報に基づくポジショニング技術が必要である。このため、新人技師は基本的な解剖学の知識を理解した上でＸ線撮影学の講義にて多くの撮影法を学習するとともに、技術実習においては各撮影法に基づくポジショニングを正確に再現する技術の習得が不可欠である。
【０００４】
技術実習においては、模擬患者にＸ線を照射しての実習は無用な被ばくを伴うため、従来から人体の組織を高精度に再現した人体模型（人体ファントム）を用いたトレーニングが行われている。ファントムにＸ線を照射して、撮影された画像を確認しながら、適切なポジショニングを習得するトレーニングである。
【０００５】
ここで、Ｘ線検査のトレーニングに用いるファントムは非常に高額のため、各医療機関や教育機関が多くのファントムを所有することが難しい。また、実際にＸ線を照射するための設備や画像を構築するための装置も必要なことから、新人技師がトレーニングを行える場所も病院の撮影室内などごく一部に限られているという現状がある。
【０００６】
これに関する技術として、例えば特許文献１には、人体ファントムを用いて模擬Ｘ線撮影を行い、所望のＸ線撮影を行えたか否かを判定することでＸ線撮影の技術を学習するＸ線撮影学習システムであって、骨格入り人体ファントムをあらかじめスキャンして得られ、撮影時の人体ファントムの位置及び向きに関する情報と撮像情報とがリンクされているＸ線画像データベースと、１又は複数のモーションセンサを所定位置に装着した人体ファントムと、上記モーションセンサの位置及び向きに関する情報から上記データベースに格納されたデータのうち最も近いデータを抽出し、得られた撮像画像を疑似撮像画像として取得する疑似撮像画像取得手段と、上記疑似撮像画像が所望の撮像画像であるか否かを判定する判定手段と、を具備することを特徴とするＸ線撮影学習システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１６−１４５９７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１に記載のＸ線撮影学習システムにおいては、依然として骨格入り人体ファントムが不可欠であるとともに、学習に用いられる医療画像が予めスキャンして準備された範囲内のファントム画像となるため、限定的・画一的な症例の学習に留まっているという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑み提案されたものであり、一つの側面では、実際の人体及び臨床画像を用いた実践的なＸ線撮影のポジショニングトレーニングを可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本開示に係るＸ線撮影学習装置は、Ｘ線撮影技術を学習するためのＸ線撮影学習装置であって、Ｘ線撮影装置により撮影された所定の部位を含む臨床画像データを読み込む画像読込手段と、表示装置に、前記臨床画像データに基づいてレンダリングされた３Ｄモデル画像を表示する画像表示制御手段と、人体の前記所定の部位に装着されたモーションセンサから、該部位の姿勢変化に伴う該部位の空間回転量に関する姿勢情報を受信する姿勢情報受信手段と、を有し、前記画像表示制御手段は、前記表示装置に表示した３Ｄモデル画像の前記部位を、前記空間回転量に対応させて回転させる。
【発明の効果】
【００１１】
本開示の実施の形態によれば、実際の人体及び臨床画像を用いた実践的なＸ線撮影のポジショニングトレーニングを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係るＸ線撮影学習システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバ及びウェアラブルモーションセンサのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバ及びウェアラブルモーションセンサのソフトウェア構成例を示す図である。
【図４】本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた学習例１を示す図である。
【図５】本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた学習例２を示す図である。
【図６】本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた学習例３を示す図である。
【図７】本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバの画像表示制御処理を示すフローチャート図である。
【図８】本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた課題画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本実施形態について、図面を参照して説明する。同一の構成については、同じ符号を付して説明する。尚、以下の実施形態は本開示の技術を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが上記課題の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１４】
＜システム構成＞
（ネットワーク構成）
図１は、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムの構成例を示す図である。図１のＸ線撮影学習システム１００は、Ｘ線撮影学習サーバ１０と、ウェアラブルモーションセンサ２０とを有する。
【００１５】
Ｘ線撮影学習サーバ１０は、付属の医療用高解像度ディスプレイに、Ｘ線撮影技術を学習するためのＤＩＣＯＭ画像（主に臨床画像）を表示する情報処理装置である。ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）は、ＣＴやＭＲＩ、ＣＲなどの画像生成装置（いわゆるモダリティ）で撮影した医用画像のフォーマットと、それらを扱うモダリティ機器間の通信プロトコルを定義した標準規格として知られている。
【００１６】
ウェアラブルモーションセンサ２０は、人体の所定部位（撮影部位）に装着可能なセンサであって、人体部位の姿勢（ポジショニング）を検出するモーションセンサである。ウェアラブルモーションセンサ２０は、Ｘ線撮影学習サーバ１０と、例えばＣＯＭ通信などの有線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの無線含む通信ネットワークで通信可能に接続されており、検出した人体部位の姿勢情報をＸ線撮影学習サーバ１０に送信する。
【００１７】
（ハードウェア構成）
図２は、本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバ及びウェアラブルモーションセンサのハードウェア構成例を示す図である。図２（Ａ）に示されるように、Ｘ線撮影学習サーバ１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１４、通信装置１５、及び表示装置１６を有する。
【００１８】
ＣＰＵ１１は、各種プログラムの実行や演算処理を行う。ＲＯＭ１２は、起動時に必要なプログラムなどが記憶されている。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１での処理を一時的に記憶したり、データを記憶したりする作業エリアである。ＨＤＤ１４は、各種データ及びプログラムを格納する。通信装置１５は、ウェアラブルモーションセンサ２０との通信を行う。表示装置１６は、Ｘ線撮影学習にかかる医用画像を表示する医療用高解像度ディスプレイである。
【００１９】
図２（Ｂ）に示されるように、ウェアラブルモーションセンサ２０は、９軸モーションセンサ２１、マイコンボード２２及び通信装置２３を有する。
【００２０】
９軸モーションセンサ２１は、物体の運動速度の変化に伴うに加速度を検出し物体の向きを判定するための３軸の加速度センサ、物体がどれだけの速さで回転しているのかを検出するための３軸のジャイロセンサ（角速度センサ）、前後・左右方向に加えて上下方向の地磁気を検出する３軸の地磁気センサを搭載した小型のセンサモジュールからなるセンサである。
【００２１】
マイコンボード２２は、９軸モーションセンサ２１のセンシング情報（加速度、角速度、地磁気）を解析し、回転を表すクォータニオン（四元数）を計算する制御装置である。通信装置２３は、９軸モーションセンサ２１を装着した人体の姿勢情報としてクォータニオン（四元数）を、Ｘ線撮影学習サーバ１０に送信する。
【００２２】
９軸モーションセンサ２１を用いる目的は、人体の姿勢を判定するためであるが、姿勢は基準位置（例えば地面と水平で、北を向いた状態）からどれくらい回転した状態であるかと捉えることができる。よってマイコンボード２２は、９軸モーションセンサ２１のセンシング情報に基づいて、センサの空間回転量を示す例えばクォータニオン（四元数）を、人体の姿勢情報として算出することが可能である。
【００２３】
（ソフトウェア構成）
図３は、本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバ及びウェアラブルモーションセンサのソフトウェア構成例を示す図である。図３（Ａ）に示されるように、Ｘ線撮影学習サーバ１０は、主な機能部として、画像読込部１０１、画像表示制御部１０２、姿勢情報受信部１０３、一致度判定部１０４、及び記憶部１０７を有する。
【００２４】
画像読込部１０１は、Ｘ線撮影装置により予め撮影された所定の部位（撮影部位）を含む臨床画像のＤＩＣＯＭ画像データ（ＤＩＣＯＭボリューム画像データ）を、記憶部１０７から読み込む機能を有している。
【００２５】
画像表示制御部１０２は、表示装置１６に、臨床画像のＤＩＣＯＭ画像データに基づいてボリュームレンダリングされた３Ｄモデル画像を表示する機能を有している。また、ウェアラブルモーションセンサ２０から姿勢情報を受信するにつれて、画像表示制御部１０２は、表示装置１６に表示した３Ｄモデル画像の部位を、人体部位の姿勢変化に伴う空間回転量に対応させて（追従させて）回転させる。
【００２６】
姿勢情報受信部１０３は、人体の所定の部位に装着されたウェアラブルモーションセンサ２０から、部位の姿勢変化に伴う該部位の空間回転量に関する姿勢情報を受信する機能を有している。
【００２７】
一致度判定部１０４は、姿勢情報受信部１０３により受信された姿勢情報と、Ｘ線撮影技術に関する課題毎に対応付けられた模範姿勢情報との一致度を判定する機能を有している。また一致度判定部１０４は、受信された姿勢情報と、模範姿勢との差異に基づく自然言語文を出力する。
【００２８】
記憶部１０７は、臨床画像ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）１０７ａを記憶する機能を有している。臨床画像ＤＢ１０７ａは、臨床の場で撮影された実際の患者の放射線画像データ、即ち例えばＣＴスキャンにおける実際の患者人体のスライス画像等をＤＩＣＯＭ形式で格納したＤＢである。ＤＩＣＯＭ画像データは、タグデータとバイナリデータとからなる。タグデータには、画像タイプ、モダリティ、検査情報、撮影日時、撮影者、患者情報、検査部位、撮影条件（曝射量等）などの情報が格納される。但し個人情報保護の観点から、臨床画像ＤＢ１０７ａの臨床画像データにおいては、ＤＩＣＯＭタグデータのうち、患者情報（個人情報）が削除されたものであることが望ましい。
【００２９】
なお、上記特許文献１記載の発明が、骨格入り人体ファントムをあらかじめスキャンして得られ、撮影時の人体ファントムの位置及び向きに関する情報と撮像情報とがリンクされているＸ線画像データベースを構築する構成を有するのに対して、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムの場合、臨床画像ＤＢ１０７ａのＤＩＣＯＭ画像データに対して予め何ら構築作業や情報処理作業を施す必要がない。これによりポジショニング技術学習に用いるＤＩＣＯＭ画像データに制限がなくなることを意味し、ゆえにより実践的に臨床画像のＤＩＣＯＭ画像データを用いることが可能となるものである。
【００３０】
Ｘ線撮影学習サーバ１０には、Ｘ線撮影学習プログラムが予めインストールされており、Ｘ線撮影学習サーバ１０を構成するコンピュータのＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のハードウェア資源上でＸ線撮影学習プログラムが実行されることで、上記の各機能部が実現される。またこれら機能部は、「手段」、「モジュール」、「ユニット」、又は「回路」に読替えてもよい。
【００３１】
図３（Ｂ）に示されるように、ウェアラブルモーションセンサ２０は、主な機能部として、姿勢情報取得部２０１及び姿勢情報送信部２０２を有する。姿勢情報取得部２０１は、９軸モーションセンサ２１のセンシング情報を解析し、人体部位の姿勢変化に伴う姿勢情報算出し取得する。姿勢情報送信部２０２は、姿勢情報が取得されるたびに姿勢情報を、Ｘ線撮影学習サーバ１０に送信する。
【００３２】
＜学習例＞
図４は、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた学習例１を示す図である。まずはじめにＸ線撮影学習サーバ１０側の準備として、学習者３１は表示装置１６の画面上のＤＩＣＯＭリストから、Ｘ線撮影のポジショニング技術を学習したい撮影部位を含む一の臨床画像を選択し、画面上に３Ｄモデル画像を表示する。表示装置１６の画面上において３Ｄ初期表示時、基本的に３Ｄモデル画像は、「初期姿勢」（初期位置）としてディスプレイ画面に人体（又は人体部位）の正面が表示される状態、いわば「正面まっすぐ」を向いた状態で表示される。なお、３Ｄモデル画像はＸ線撮影されたＤＩＣＯＭボリューム画像データをディスプレイ画面上に模擬表示するものであるが、「人体の正面が表示される状態」「正面まっすぐ」の画像とは、画面を見る人が見やすいようにその人に相対して向いて表示された映像又は画像であり、通常の場合、人体の仰向け状態を真上方向から見た画像か（例えば図４参照）、人体の直立状態を真正面から見た画像となる。
【００３３】
但し、３Ｄモデル画像の元となっているＤＩＣＯＭ画像データがその実際のＸ線撮影時に「正面まっすぐ」の画像になっておらずに、例えば正面まっすぐよりも少し上下左右方向にズレて向いている場合など、３Ｄ初期表示時に正面まっすぐで表示されない場合がある。よってそのような場合には、指導者・教員等が又はオート補正機能により、初期調整として３Ｄモデル画像が「正面まっすぐ」の初期姿勢の画像になるように、例えば補正値の設定等により角度調整を行うことができる。角度調整は、例えば３Ｄモデル画像（又はＤＩＣＯＭ画像）の３Ｄ座標系ＸＹＺ座標軸を原点とし、上下左右に回転することで可能である。
【００３４】
次に、ウェアラブルモーションセンサ２０側の準備として、学習者３１は学習協力者（人体）３２の同部位にウェアラブルモーションセンサ２０を装着し、学習協力者３２の姿勢を予め定めた「基準姿勢」（例えば、水平台３０の上で真上を向いた状態で寝かせた姿勢）に置く。より具体的に、画面上の３Ｄモデル画像は「正面まっすぐ」の画像が初期姿勢として表示されているので、学習協力者３２をＸ線撮影したときに画面上の「初期姿勢」（例えば「正面まっすぐ」）が撮影できるであろう姿勢（基準姿勢という）に、学習協力者３２におけるポジショニング及びウェアラブルモーションセンサ２０の装着位置の調整を行う。
【００３５】
学習者３１は以上の準備を完了し、Ｘ線撮影のポジショニング技術学習を開始するため、Ｘ線撮影学習サーバ１０側において、学習開始ボタン等を押下操作するなどして、学習を開始する。
【００３６】
図５は、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた学習例２を示す図である。ウェアラブルモーションセンサ２０の「基準姿勢」が、学習開始ボタンの押下操作をトリガーとして、画面上に表示された３Ｄモデル画像の「初期姿勢」（３Ｄ座標系の初期位置）と対応付けられると、それ以降は順次ウェアラブルモーションセンサ２０から送られてくる姿勢情報（空間座標系の回転）に合わせて、画面上に表示している３Ｄモデル画像の初期姿勢が、３Ｄ座標系上のｘ、ｙ、ｚ軸方向のそれぞれに回転を開始する。つまり学習協力者３２が姿勢変化を起こす度に、Ｘ線撮影学習サーバ１０の画面上の３Ｄモデル画像についても同じようにその姿勢変化をリアルタイム回転で追従表現することが可能である。
【００３７】
図６は、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた学習例３を示す図である。学習者３１が学習協力者３２の姿勢を動かすと、人体部位の姿勢変化に伴う姿勢情報が順次、ウェアラブルモーションセンサ２０からＸ線撮影学習サーバ１０に送られてくる。例えば、学習者３１が学習協力者３２の頭部を基準姿勢から左向き方向にポジショニングした場合、画面上に表示している３Ｄモデル画像も同期したように左向き方向に回転しながら表示される。即ち、学習者３１は学習協力者３２の姿勢を動かしながら撮影部位の最適ポジショニングを探索するとともに、画面上でそのポジショニングでどのような放射線画像が撮影されうるかをリアルタイム回転でモニタリングすることができる。
【００３８】
このように、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムにおいては、実際にＸ線撮影をすることなくポジショニング技術学習のトレーニングを行うことができる。また、実際の人体を用いながらかつ実際の臨床画像を用いたトレーニングを行えるため、従来のファントムを用いた画一的な症例だけでなく、解剖学的に異なる多くの症例を用いたトレーニングを実践的に行うことができる。
【００３９】
＜情報処理＞
図７は、本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバの画像表示制御処理を示すフローチャート図である。ＣＰＵ１１が本フローチャートを実現可能なプログラムを読み込んで実行させることで、各ステップ（以下、「Ｓ」と表記する）を実現することができる。
【００４０】
Ｓ１：Ｘ線撮影学習サーバ１０は、学習者３１の所定操作に従って、表示装置１６の画面上に３Ｄモデル画像を表示する。Ｘ線撮影学習サーバ１０は、ＤＩＣＯＭ画像対応３Ｄビューア機能を有しており、選択された臨床画像のＤＩＣＯＭボリューム画像データ（例えばＣＴスキャンにおける人体のスライスＤＩＣＯＭ画像５１２枚等）に対して、３Ｄボリュームレンダリング処理を行って、画面上に３Ｄモデル画像を表示することができる。
【００４１】
ウェアラブルモーションセンサ２０の取り付け位置を適正にするために、人体部位をz軸回転の回転角度γをＹａｗ（ヨー角）、y軸回転の回転角度βをＰｉｔｃｈ（ピッチ角）、x軸回転の回転角度αをＲｏｌｌ（ロール角）周りに動かしながら、ウェアラブルモーションセンサ２０の回転情報の出力を確認しつつ取付け位置を手動で微調整する、または想定した回転情報が出力されるようＸ線撮影学習サーバ１０で事前に座標変換を行っておく。
【００４２】
Ｓ２：Ｘ線撮影学習サーバ１０は、学習者３１の学習開始操作があったか否かを判定する。上述したようにＸ線撮影のポジショニング技術学習の開始時、表示装置１６の画面上、「初期姿勢」（例えば「正面まっすぐ」を向いた状態）で３Ｄモデル画像を表示させておくとともに、学習協力者３２のＳ１の撮影部位と同じ部位にウェアラブルモーションセンサ２０を装着し、学習協力者３２の姿勢を「基準姿勢」（学習協力者３２をＸ線撮影したときに画面上の「初期姿勢」が撮影できるであろう姿勢）に置いた上で、学習開始操作を行う。学習開始操作があった場合、Ｓ３へ進む。
【００４３】
Ｓ３：Ｘ線撮影学習サーバ１０は、画面上の３Ｄモデル画像の「初期姿勢」（例えば「正面まっすぐ」を向いた状態）を、３Ｄモデル画像の回転開始位置としてセットする。これにより、ウェアラブルモーションセンサ２０の空間座標系と、Ｓ１で画面上に表示された３Ｄモデル画像の３Ｄ座標系との初期位置を対応させて合わせることができる。
【００４４】
Ｓ４：Ｘ線撮影学習サーバ１０は、ウェアラブルモーションセンサ２０から姿勢情報(
例えば、クォータニオン）を受信したか否かを判定する。上述したように、Ｘ線撮影のポジショニング技術学習を行うべく学習者が学習協力者の姿勢を動かすと、人体部位の姿勢変化に伴う姿勢情報が順次、ウェアラブルモーションセンサ２０からＸ線撮影学習サーバ１０に送られてくる。姿勢情報を受信した場合、Ｓ５へ進む。
【００４５】
Ｓ５：Ｘ線撮影学習サーバ１０は、Ｓ５でウェアラブルモーションセンサ２０から姿勢情報を受信した場合、受信した姿勢情報の示す回転量に追従させて３Ｄモデル画像を、その「初期姿勢」から回転表示させる。
【００４６】
より具体的に、Ｘ線撮影学習サーバ１０は、クォータニオンから回転行列（ＤＣＭ）を生成する。物体を空間座標系とともにｚ軸、ｙ軸、ｘ軸まわりの順にそれぞれ角度γ、β、αだけ回転させたときに、回転行列においては、z軸回転の回転角度γをＹａｗ（ヨー角）、y軸回転の回転角度βをＰｉｔｃｈ（ピッチ角）、x軸回転の回転角度αをＲｏｌｌ（ロール角）という。Ｘ線撮影学習サーバ１０は、画面上の３Ｄモデル画像をその「初期姿勢」から、Ｙａｗ、Ｐｉｔｃｈ、Ｒｏｌｌの示す回転量分、３Ｄ座標系上のｘ、ｙ、ｚ方向に回転表示させる。
【００４７】
これにより、学習協力者３２の人体部位が姿勢変化を起こす度に、Ｘ線撮影学習サーバ１０の画面上の３Ｄモデル画像についても同じようにその姿勢変化をリアルタイムで追従表現することが可能となる。例えば、学習者３１が学習協力者３２の頭部を左向き方向にポジショニングした場合、画面上に表示している３Ｄモデル画像も同期したように左向き方向に回転しながら表示される。
【００４８】
Ｓ６：Ｘ線撮影学習サーバ１０は、学習者による学習終了操作があったか否かを判定する。学習終了操作があった場合、ＥＮＤへ進む。一方、学習終了操作がない場合（学習継続）、再びＳ４へ進む。
【００４９】
＜課題機能＞
（教科書データベース）
本実施形態に係るＸ線撮影学習サーバ１０の課題機能（テスト機能）について説明する。Ｘ線撮影学習サーバ１０は、予め教科書データベースを有しており、例えば習得すべきポジショニング技術毎に設けられた課題名と、当該課題に対応する模範３Ｄ画像と、姿勢模範姿勢情報（当該課題に係るＸ撮影法のポジショニングにおいて模範とされるＲｏｌｌ・Ｐｉｔｃｈ・Ｙａｗの角度情報）との組み合わせが、ＨＤＤ１４等に予め記憶されている。
【００５０】
教科書データベースは、予め指導者・教員等が、上述の図４〜６で説明した学習者３１の学習を同様の要領で行うことで作成可能である。具体的に、指導者等はまず課題名を作成する。次いで指導者等は、表示装置１６の画面上、「初期姿勢」で課題に係る３Ｄモデル画像を表示させるとともに、学習協力者３２の課題に係る部位にウェアラブルモーションセンサ２０を装着し、学習協力者３２の姿勢を「基準姿勢」（画面上の「初期姿勢」が撮影できるであろう姿勢）に置いた上で、教科書データベース作成開始操作を行う。
【００５１】
指導者等が学習協力者３２の姿勢を動かし、課題に係る模範となるポジショニングを取る。このとき、この模範となるポジショニングを示す姿勢情報（クォータニオン）が、ウェアラブルモーションセンサ２０からＸ線撮影学習サーバ１０に送られてくる。Ｘ線撮影学習サーバ１０は、クォータニオンから回転行列を生成し、画面上の３Ｄモデル画像をその「初期姿勢」から、Ｙａｗ、Ｐｉｔｃｈ、Ｒｏｌｌの示す回転量分、３Ｄ座標系上のｘ、ｙ、ｚ方向に回転表示させる。指導者等が教科書データベース作成完了操作等を行うと、Ｘ線撮影学習サーバ１０は、このとき得られた画面上の３Ｄモデル画像のキャプチャ静止画を当該課題に対応する模範３Ｄ画像として、Ｙａｗ、Ｐｉｔｃｈ、Ｒｏｌｌを姿勢模範姿勢情報として、教科書データベースに格納する。
【００５２】
（課題学習）
学習者３１は、はじめに教科書データベースから一の課題を選択してから、課題学習開始ボタン等を押下操作するなどして、課題学習を開始する。学習者３１は、課題の求める姿勢状態に学習協力者３２の姿勢を物理的に回転させ（ポジショニングを行って）、所定の採点実行操作を行う。
【００５３】
Ｘ線撮影学習サーバ１０は、採点実行操作が行われると、まず画面上に表示中の３Ｄモデル画像をキャプチャし静止画保存する。また、３Ｄモデル画像をキャプチャしたときにおけるウェアラブルモーションセンサ２０からの姿勢情報（学習者３１に係るＲｏｌｌ・Ｐｉｔｃｈ・Ｙａｗの角度情報）と、選択された課題に対応する模範姿勢情報（指導者等に係るＲｏｌｌ・Ｐｉｔｃｈ・Ｙａｗの角度情報）とを比較し、一致度合いに応じて採点処理を行う。採点処理においては、ウェアラブルモーションセンサ２０からの姿勢情報と、選択された課題に対応する模範姿勢情報との一致度が高いほど高い採点値（スコア）が算出されるが、一致度を示す値そのものを採点値としてもよい。
【００５４】
図８は、本実施形態に係るＸ線撮影学習システムを用いた課題画面を示す図である。採点実行操作が行われると、採点結果を示す課題画面において、当該課題８０、当該課題に対応する模範３Ｄ画像８１、キャプチャし静止画保存された３Ｄモデル画像８２、一致度８３、アドバイス８４が表示される。
【００５５】
具体的に、学習者３１が相互比較を行ってより模範の３Ｄ画像に近い撮影ポジショニングを目指せるように模範（正解）となる模範３Ｄ画像８１と、学習者３１がキャプチャした３Ｄモデル画像８２とが並べて表示されるとともに、模範３Ｄ画像にどのくらい近づけたかを示す一致度８３が表示される。
【００５６】
またアドバイス８４は、課題毎に応じて、ウェアラブルモーションセンサ２０からの姿勢情報のＲｏｌｌ・Ｐｉｔｃｈ・Ｙａｗの角度情報と、模範姿勢情報のＲｏｌｌ・Ｐｉｔｃｈ・Ｙａｗの角度情報と一致度（又は差分）から推定されるアドバイスを表示することができる。例えば、課題が頭部正面の場合であって、ウェアラブルモーションセンサ２０からの姿勢情報が示すＰｉｔｃｈと、模範姿勢情報が示すＰｉｔｃｈとの角度差から、模範姿勢よりも被検体のあごが高くなってしまっていると判定された場合、その判定結果と予め対応付けられた所定のアドバイスを、「あごを引きOMラインを受像面に垂直にしましょう。例えば胸の下に枕を置くと顎を引きやすいです。」といったように自然言語で表示をする。学習者３１は採点結果が思わしくない場合、どのような点が悪かったか（模範姿勢との差異点）、どう改善すればよいのか（その差異点の改善方法）をアドバイス８４により具体的に把握しつつ、模範姿勢を習得することができる。
【００５７】
本実施形態に係る課題機能によれば、学習者３１が所定の課題に合わせて、被検体となる学習協力者３２を模範姿勢にどの程度正しく合わせられたかをテストすることができる。
【００５８】
＜総括＞
本実施形態に係るＸ線撮影学習システム１００によれば、実際のＸ線撮影なしにポジショニング技術学習のトレーニングを行うことができる。また、実際の人体を用いながら且つ実際の臨床画像を用いたトレーニングを行えるため、従来のファントムを用いた画一的な症例だけでなく、解剖学的に異なる多くの症例を用いたトレーニングを実践的に行うことができる。人体ファントムやＸ線撮影設備は必須でない。
【００５９】
これにより、本実施形態に係るＸ線撮影学習システム１００は、全国にある診療放射線技師養成校教育での活用が期待できる。また、講義や実習での使用だけでなく、学生自ら学ぶアクティブラーニングのツールとしても活用できる。本システムよってこれまでＸ線装置にかかる施設や装置がないと実習が難しかったＸ線撮影に関するアクティブラーニングが促進される。また言うまでもなく、学生教育のみならず、医療機関における診療放射線技師の卒後教育のツールとしても活用でき、学部教育から卒後教育まで、同じツールにて一貫したトレーニングができることで、さらに医療技術の向上と医療サービスの向上に資することが期待される。
【００６０】
以上、本発明の好適な実施の形態により、特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【００６１】
なお、本発明は、上述の実施形態の１つ以上の機能を実現するプログラムを、ネットワークまたは記録媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し作動させる処理でも実現可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１０    Ｘ線撮影学習サーバ
２０    ウェアラブルモーションセンサ
１００  Ｘ線撮影学習システム
１０１  画像読込部
１０２  画像表示制御部
１０３  姿勢情報受信部
１０４  一致度判定部
１０７  記憶部
２０１  姿勢情報取得部
２０２  姿勢情報送信部
【要約】
【課題】実際の人体及び臨床画像を用いた実践的なＸ線撮影のポジショニングトレーニングを行う。
【解決手段】本発明に係るＸ線撮影学習装置は、Ｘ線撮影装置により撮影された所定の部位を含む臨床画像データを読み込む画像読込手段と、表示装置に、臨床画像データに基づいてレンダリングされた３Ｄモデル画像を表示する画像表示制御手段と、人体の所定の部位に装着されたモーションセンサから、部位の姿勢変化に伴う部位の空間回転量に関する姿勢情報を受信する姿勢情報受信手段と、を有し、画像表示制御手段は、表示装置に表示した３Ｄモデル画像の部位を、空間回転量に対応させて回転させる。
【選択図】図４【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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